МЕТОДИКА ВИЗНАЧЕННЯ СТРУКТУРИ МОДЕЛІ ОПТИМАЛЬНОЇ СКЛАДНОСТІ - БОЙКО, Н.; БЛАЖЕВСЬКИЙ, С. (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2022)
Генетичні алгоритми відноситься до класу евристичних алгоритмів. Вони забезпечують глобальне вирішення проблем оптимізації та являються перспективним напрямом в області оптимізації та моделювання. Вдосконалення розвитку генетичних алгоритмів відтворюється у більш складних еволюційних методах, що використовують реальні цифри та статистику. Одним з таких методів є Груповий метод врахування алгоритмів. В роботі аналізуються принципи роботи генетичних алгоритмів, його логіки та порівняти їх роботу з Груповим методом врахування аргументів і дослідити задачу побудови мостів. Наведено огляд публікацій по даній проблематиці, які стали поштовхом для розвитку наведеної тематики. Генетичні алгоритми та груповий метод врахування аргументів є інструментами для застосування у багатьох областях, але слід пам’ятати що вони мають обмеження: дають лише оціночні відповіді та вимагають мало часу для обрахування, також потрібні очищені вхідні дані. Отож, для покращення підходу для реалізації реальних програм потрібно проводити їх постійні дослідження та порівняння. Розглянуто генетичний алгоритм та метод групового використання аргументів. Описано принцип роботи та побудови генетичних алгоритмів. Наведено принцип роботи методу групового використання аргументів, його спектр алгоритмів. Використано структурно параметричну ідентифікацію та прогнозування методу групового врахування аргументів. Розглянуто самоорганізації моделей, які спрямовані на визначення структури моделі оптимальної складності. Розглянуто генетичний алгоритм та груповий метод врахування аргументів на предмет їхньої схожості та відмінностей. Виявлено переваги та недоліки методів дослідження. Виконання задачі побудови моста саме генетичним алгоритмом, що зумовлене аналізом його з Груповим методом врахування аргументів та доведенням, що для цього завдання генетичний алгоритм являється кращим рішенням.