Модуль учебно-исследовательского комплекса: "Метаэвристические методы оптимизации. Эволюционные методы". Генетический алгоритм; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине

Модуль учебно-исследовательского комплекса: "Метаэвристические методы оптимизации. Эволюционные методы". Генетический алгоритм; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине

Bibliografske podrobnosti
Parent link:	Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине.— 2019.— [110-114]
Glavni avtor:	Лаптев В. В.
Korporativna značnica:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Izvleček:	Заглавие с титульного экрана This article talks about the genetic algorithm. The software module demonstrates the operation of this optimization method in solving the problem of finding the minimum. Allows a comparative analysis by changing the input data.
Jezik:	ruščina
Izdano:	2019
Serija:	Современные тренды информатизации. Социо-кибернетические системы
Teme:	электронные ресурсы труды учёных ТПУ metaheuristics evolutionary methods genetic algorithm software module optimization methods метаэвристика эволюционные методы генетические алгоритмы программные модули методы оптимизации эвристические методы
Online dostop:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57386
Format:	Elektronski Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=630711

Podobne knjige/članki

Opposition-based moth swarm algorithm; Expert Systems with Applications; Vol. 184
Izdano: (2021)

Quantum Henry gas solubility optimization algorithm for global optimization; Engineering with Computers; Vol. 38, iss. 3
Izdano: (2022)

Modified marine predators algorithm for feature selection: case study metabolomics; Knowledge and Information Systems (KAIS); Vol. 64, iss. 1
Izdano: (2022)

EWOA-OPF: Effective Whale Optimization Algorithm to Solve Optimal Power Flow Problem; Electronics; Vol. 10, iss. 23
Izdano: (2021)

Black hole algorithm: A comprehensive survey; Applied Intelligence; Vol. 52, iss. 10
Izdano: (2022)

Сравнительный анализ эффективности генетического алгоритма оптимизации режима по реактивной мощности и напряжению; Электроэнергетика глазами молодежи - 2019; Т. 1
od: Питько Ю. М. Юлия Михайловна
Izdano: (2019)

Многофункциональная оптимизация при компенсации реактивной мощности; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 329, № 12
Izdano: (2018)

MTV-MFO: Multi-Trial Vector-Based Moth-Flame Optimization Algorithm; Symmetry; Vol. 13, iss. 12
Izdano: (2021)

Optimization of building constructions on the basis of genetic algorithm; Bulletin of the Tomsk Polytechnic University; Vol. 310, № 1
od: Yuriev А. G.
Izdano: (2007)

Enhancing the contrast of the grey-scale image based on meta-heuristic optimization algorithm; Soft Computing; Vol. 26, iss. 13
Izdano: (2022)

An efficient multi-thresholding based COVID-19 CT images segmentation approach using an improved equilibrium optimizer; Biomedical Signal Processing and Control; Vol. 73
Izdano: (2022)

Migration-Based Moth-Flame Optimization Algorithm; Processes; Vol. 9, iss. 12
Izdano: (2021)

Оперативная оценка экономического потенциала месторождений на раннем этапе разработки на основе популяционных алгоритмов оптимизации; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 8
od: Пискунов С. А. Сергей Александрович
Izdano: (2025)

Performance of Gradient-Based Optimizer on Charging Station Placement Problem; Mathematics; Vol. 9, iss. 21
Izdano: (2021)

Prediction of permeability of highly heterogeneous hydrocarbon reservoir from conventional petrophysical logs using optimized data-driven algorithms; Journal of Petroleum Exploration and Production; Vol. XX, iss. XX
Izdano: (2022)

Boosting Atomic Orbit Search Using Dynamic-Based Learning for Feature Selection; Mathematics; Vol. 9, iss. 21
Izdano: (2021)

How to Solve Real-world Optimization Problems From Theory to Practice /
od: Zak, Eugene J.
Izdano: (2024)

Tradeoff Search Methods between Interpretability and Accuracyof the Identification Fuzzy Systems Based on Rules; Pattern Recognition and Image Analysis; Vol. 27, No. 2
od: Yankovskaya A. E. Anna Efimovna
Izdano: (2017)

Операторные методы в линейной гидродинамике: эволюционные и спектральные задачи
od: Копачевский Н. Д. Николай Дмитриевич
Izdano: (Москва, Наука, 1989)

Optimization of the LaBr3 detector model using differential evolution algorithms; Applied Radiation and Isotopes; Vol. 221
Izdano: (2025)

Математические модели и алгоритмы для проектирования магистрального трубопровода транспортировки георесурсов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 7
od: Токтошов Г. Ы. Гулжигит Ысакович
Izdano: (2024)

Algorithm for Optimizing the Parameters of Sandwich X-ray Detectors; Russian Journal of Nondestructive Testing; Vol. 59, iss. 3
od: Udod V. A. Viktor Anatolievich
Izdano: (2023)

Handbook of Heuristics
Izdano: (2016)

Analysis of the problem of optimal placement and capacity of the hydrogen energy storage system in the power system; International Journal of Hydrogen Energy; Vol. 48, iss. 12
Izdano: (2023)

Improving the segmentation of magnetic resonance brain images using the LSHADE optimization algorithm; Biomedical Signal Processing and Control; Vol. 64
Izdano: (2021)

Методы глобальной оптимизации. Метаэвристические стратегии и алгоритмы
od: Пантелеев А. В. Андрей Владимирович
Izdano: (Москва, Вузовская книга, 2013)

Adaptive Iterative Algorithm for Optimizing the Load Profile of Charging Stations with Restrictions on the State of Charge of the Battery of Mining Dump Trucks; Mathematics; Vol. 13, iss. 24
Izdano: (2025)

Исследование аварий на гидротехнических сооружениях и методы контроля их безопасности; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 331, № 4
od: Ахметов Е. М. Ермек Мауленович
Izdano: (2020)

Graph-analytic engineering method of corrosion current calculation in multielectrode system; Bulletin of the Tomsk Polytechnic University; Vol. 310, № 2
Izdano: (2007)

Методы оптимизации дуговых сталеплавильных печей; Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении
od: Шамсуллозода Ш. Ш.
Izdano: (2023)

Boosting Arithmetic Optimization Algorithm with Genetic Algorithm Operators for Feature Selection: Case Study on Cox Proportional Hazards Model; Mathematics; Vol. 9, iss. 18
Izdano: (2021)

Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms for Engineering Optimization Applications
Izdano: (2021)

Современные основы автоматизации управления процессом алмазного бурения; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 334, № 6
Izdano: (2023)

Automation system of quantitative estimation of operative risk; Bulletin of the Tomsk Polytechnic University; Vol. 310, № 1
od: Dragun I. А.
Izdano: (2007)

Applied Multi-objective Optimization
Izdano: (2024)

Sine Cosine Algorithm for Optimization
od: Bansal, Jagdish Chand, et al.
Izdano: (2023)

Applied Genetic Algorithm and Its Variants Case Studies and New Developments /
Izdano: (2023)

Research of operation modes of the synchronous electric motor drive system with use of software ANSYS maxwell and simplorer; Micro/Nanotechnologies and Electron Devices (EDM)
od: Kachin O. S. Oleg Sergeevich
Izdano: (2014)

Optimal Design of Sparse Matrix Phased Array Using Simulated Annealing for Volumetric Ultrasonic Imaging with Total Focusing Method; Sensors; Vol. 24, iss. 6
od: Dolmatov D. O. Dmitry Olegovich
Izdano: (2024)

Applications of Cuckoo Search Algorithm and its Variants
Izdano: (2021)