Огляд сучасного використання генетичних та еволюційних алгоритмів. Стратегії, можливості (оглядова стаття)

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБондаренко, Олексій Вікторовичuk
dc.contributor.authorУстиненко, Олександр Віталійовичuk
dc.contributor.authorПротасов, Роман Васильовичuk
dc.contributor.authorКлочков, Ілля Євгеновичuk
dc.contributor.authorВоронцов, Борис Сергійовичuk
dc.contributor.authorМатюшенко, Микола Васильовичuk
dc.contributor.authorКалінін, Павло Миколайовичuk
dc.date.accessioned2022-12-15T11:32:35Z
dc.date.available2022-12-15T11:32:35Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractСучасні тенденції оптимально-раціонального проєктування технічних об’єктів перетинають велику кількість напрямів їх реалізації. Одним із цікавих та перспективних напрямів є генетичні та еволюційні алгоритми (ГА та ЕА). Автори просувають використання ГА та ЕА у якості апарата розв’язання задач оптимально-раціонального проєктування складних механічних систем. Описано актуальність освітлення сучасних методів, підходів та стратегій реалізації ГА та ЕА, а також розглянуто їх прикладну реалізацію, що дало змогу виявити цікаві напрями досліджень, які з подальшою адаптацією чи модифікаціями можуть бути використані для розв’язання задач оптимально-раціонального проєктування редукторів, коробок передач та трансмісій. Освітлено основні загальні напрями літератури стосовно ГА та ЕА, а також на прикладах висвітлено практичне використання ГА та ЕА в: технічній та технологічній діяльності, фізиці, будівництві, водних системах, нанотехнологіях, аналітичному та імітаційному моделюванні, електричних та електронних системах, моделюванні штучного інтелекту та нейронних мережах, інформаційних технологіях, економічній теорії, управлінні та менеджменті, маркетингу, соціології, біології та медицині. Це дало змогу зрозуміти сучасні наукові тенденції стосовно цього питання, визначити переваги та недоліки існуючих напрямів і підходів та допомогло обрати вектор подальшої наукової думки, визначитися з цікавими підходами, стратегіями та методами. Зважаючи на певні особливості ЕА, автори віддають перевагу саме їм. А з огляду стратегій, то перспективними є гібридизація з іншими методами, максимальна насиченість всіх етапів «випадковістю» та можливість навчання (організації пам’яті) алгоритму подібно до нейронних мереж.uk
dc.description.abstractModern trends in the optimal and rational design of technical objects cross a large number of directions of their implementation. One of the interesting and promising directions is genetic and evolutionary algorithms (GА and EA). Authors promote the use of GА and EA as a tool for solving problems of optimal and rational design of complex mechanical systems. The relevance of highlighting modern methods, approaches and strategies for the implementation of GА and EA is described, as well as consideration of their applied implementation, which makes it possible to identify interesting directions of research that, with further adaptation or modifications, can be used to solve the problems of optimal and rational design of gearboxes, boxes gears and transmissions. The main general directions of the literature on GА and EA are highlighted, as well as the practical use of GА and EA in: technical and technological activities, physics, construction, water systems, nanotechnologies, analytical and simulation modeling, electrical and electronic systems, modeling of artificial intelligence and neural networks, information technologies, economic theory, administration and management, marketing, sociology, biology and medicine. This made it possible to understand the course of scientific thought on this issue, to determine the advantages and disadvantages of existing directions and approaches, and helped to choose the vector of further scientific thought, to decide on interesting approaches, strategies and methods. Considering certain features of EA, the authors prefer them. And in terms of strategies, hybridization with other methods, maximum saturation of all stages with "randomness" and the possibility of learning (memory organization) of the algorithm similar to neural networks are promising.en
dc.identifier.citationОгляд сучасного використання генетичних та еволюційних алгоритмів. Стратегії, можливості (оглядова стаття) / О. В. Бондаренко, О. В. Устиненко, Р. B. Протасов, І. Є. Клочков, Б. С. Воронцов, М. В. Матюшенко, П. М. Калінін // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Машинознавство та САПР = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : Engineering and CAD : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2022. – № 2. – С. 6-16.uk
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2079-0775.2022.2.1
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2693-5301
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6714-6122
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1611-0610
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4923-2833
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1174-0971
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4727-8993
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9724-0630
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/60152
dc.language.isoukuk
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectгенетичні алгоритмиuk
dc.subjectеволюційні алгоритмиuk
dc.subjectоптимальне проєктуванняuk
dc.subjectнапрями дослідженняuk
dc.subjectgenetic algorithmsen
dc.subjectevolutionary algorithmsen
dc.subjectoptimal designen
dc.subjectresearch directionsen
dc.titleОгляд сучасного використання генетичних та еволюційних алгоритмів. Стратегії, можливості (оглядова стаття)uk
dc.title.alternativeReview of modern use of genetic and evolutionary algorithms. Strategies, рossibilities (review article)en
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
visnyk_KhPI_2022_2_MISAPR_Bondarenko_Ohliad_suchasnoho.pdf
Розмір:
650.52 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник № 02. Машинознавство та САПР