Multivariate convergence-targeted operator for the genetic algorithm
Optimization of complex particle transport simulation packages could be managed using genetic algorithms as a tuning instrument for learning statistics and behavior of multi-objective optimisation functions. Combination of genetic algorithm and unsupervised machine learning could significantly incre...
Gespeichert in:
| Datum: | 2017 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2017
|
| Schriftenreihe: | Системні дослідження та інформаційні технології |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/151069 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Multivariate convergence-targeted operator for the genetic algorithm / O. Shadura, A. Petrenko, S. Svistunov // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2017. — № 1. — С. 126-140. — Бібліогр.: 17 назв. — англ. |