Show simple item record

dc.contributor.authorКордон, В. С.uk
dc.contributor.authorМедяник, М. В.uk
dc.contributor.authorЩербань, Т. А.uk
dc.contributor.authorІванов, Ю. Ю.uk
dc.contributor.authorКривогубченко, С. Г.uk
dc.contributor.authorKordon, V.en
dc.contributor.authorMedianyk, M.en
dc.contributor.authorShcherban, T.en
dc.contributor.authorІvanov, Yu.en
dc.contributor.authorKryvogubchenko, S.en
dc.date.accessioned2026-06-29T09:47:55Z
dc.date.available2026-06-29T09:47:55Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationКордон В. С., Медяник М. В., Щербань Т. А., Іванов Ю. Ю., Кривогубченко С. Г. Особливості застосування метаевристичних алгоритмів оптимізації // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28202.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-95-2
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52075
dc.description.abstractIn this paper have been analyzed the features of application of some metaheuristics optimization algorithms.en
dc.description.abstractУ роботі проаналізовано особливості застосування низки метаевристичних алгоритмів оптимізації.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28202
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectметаевристикаuk
dc.subjectгенетичний алгоритмuk
dc.subjectрійuk
dc.subjectеластична мережаuk
dc.subjectoptimizationen
dc.subjectmetaheuristicsen
dc.subjectgenetic algorithmen
dc.subjectswarmen
dc.subjectelastic net.en
dc.titleОсобливості застосування метаевристичних алгоритмів оптимізаціїuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc519.85 + 004.8
dc.relation.referencesGendreau M., Potvin J.-Y. Handbook of Metaheuristics. Springer, 2010. 648 p.en
dc.relation.referencesSimon D. Evolutionary Optimization Algorithms: Biologically Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence. John Wiley & Sons, 2013. 776 p.en
dc.relation.referencesMishra R., Das K.N. A Novel Hybrid Genetic Algorithm for Unconstrained and Constrained Function Optimization. Research Anthology on Multi-Industry Uses of Genetic Programming and Algorithms. 2021. pp. 148–180.en
dc.relation.referencesAkay B., Karaboga D. Artificial Bee Colony Algorithm for Large-Scale Problems and Engineering Design Optimization. Journal of intelligent manufacturing. 2012. Vol. 23. pp. 1001–1014.en
dc.relation.referencesЗастосування методу еластичної мережі для розв’язання задачі комівояжера у кіберфізичних системах / Ю.Ю. Іванов, С.Г. Кривогубченко, В.М. Папінов та інші. V міжнародна наукова конференція “Вимірювання, контроль та діагностика в технічних системах”. Вінниця: 31.10.2019. C. 59.uk


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record