| dc.contributor.author | Саєнко, А. П. | uk |
| dc.contributor.author | Грицюк, Б. П. | uk |
| dc.contributor.author | Ярська, В. І. | uk |
| dc.contributor.author | Іванов, Ю. Ю. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-03-12T13:36:36Z | |
| dc.date.available | 2024-03-12T13:36:36Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | Деякі аспекти роботи біоінспірованих алгоритмів розв'язання задачі оптимізації [Електронний ресурс] / А. П. Саєнко, Б. П. Грицюк, В. І. Ярська, Ю. Ю. Іванов // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/11519. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39590 | |
| dc.description.abstract | У даній роботі проаналізовано біоінспіроеані алгоритми оптимізації на основі природного відбору та колективної поведінки кажанів. | uk |
| dc.description.abstract | In this paper have been analyzed bioinspired methods based on the natural selection and collective behavior of bats. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/11519 | |
| dc.subject | оптимізація | uk |
| dc.subject | метаевристики | uk |
| dc.subject | ройовий інтелект | uk |
| dc.subject | генетичний алгоритм | uk |
| dc.subject | алгоритм кажанів | uk |
| dc.subject | optimization | en |
| dc.subject | heuristics | en |
| dc.subject | swarm intelligence | en |
| dc.subject | genetic algorithm | en |
| dc.subject | bat algorithm | en |
| dc.title | Деякі аспекти роботи біоінспірованих алгоритмів розв'язання задачі оптимізації | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 519.85 + 004.8 | |
| dc.relation.references | Пантелеев А.В. Методы оптимизации в примерах и задачах / А.В. Пантелеев, Т.А. Летова. - М.: Высшая школа, 2005. - 544 с. | ru |
| dc.relation.references | Карпенко А.П. Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых и малоизвестных алгоритмов / А.П. Карпенко // Информационные технологии. - М., 2012. - № 7. - 32 с. | ru |
| dc.relation.references | Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2004. - 452 с. | ru |
| dc.relation.references | Курсйчик В.М. Генетические алгоритмы / В.М. Курейчик. - Таганрог: ТРТУ, 1998. - 239 с. | ru |
| dc.relation.references | Dorigo М. Swann Intelligence, Ant Algorithms and Ant Colony Optimization / M. Dorigo // Reader for CEU Summer University Course «Complex System». - Budapest: Central European University, 2001. - P. 1-38. | en |
| dc.relation.references | Shtovba S. Ant Algorithms: Theory and Applications / S. Shtovba // Programming and Computer Software. -2005.-V. 31(4). -P. 167-178. | en |
| dc.relation.references | Yang X.S. A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm / X.S. Yang // Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010). - 2010. - Vol. 284. - P. 65-74. | en |
| dc.relation.references | Yang X.S. Bat Algorithm for Multi-objective Optimization / X.S. Yang // International Journal of Bio-Inspired Computation. - 2011. - Vol. 3. - P. 267-274. | en |
