Обґрунтування доцільності застосування генетичного алгоритму для задачі проходження лабіринтів
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Проведено огляд відомих алгоритмів знаходження шляху в лабіринті. Розглянуто метод знаходження шляху в лабіринті за допомогою генетичного алгоритму та його перевагу над іншими алгоритмами. Доведено доцільність його використання для виконання даної задачі.
A review of known methods of finding a way in the maze. The method of finding a way in a labyrinth using a genetic algorithm and its advantage over other algorithms is considered. The expediency of its use for this task is proved.
A review of known methods of finding a way in the maze. The method of finding a way in a labyrinth using a genetic algorithm and its advantage over other algorithms is considered. The expediency of its use for this task is proved.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Канаєв Є. Ю. Обґрунтування доцільності застосування генетичного алгоритму для задачі проходження лабіринтів [Електронний ресурс] / Є. Ю. Канаєв, І. Р. Арсенюк, В. І. месюра // 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-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12522.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (11)
- Riccardo Poli, William B. Langdon, Nicholas Freitag McPhee, A Field Guide to Genetic Programming Paperback – March 26, 2008.
- Малихіна М.П., Частікова В.А., Власов К.А., Дослідження ефективності роботи модифікованого генетичного алгоритму в задачах комбінаторики // Сучасні проблеми науки та освіти. – 2013. – № 3.
- Van Vliet, D.Improved shortest path algorithms for transport networks [Електронний ресурс] режим доступу http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0041164778901028
- Barricelli, Nils Aall. Symbiogenetic evolution processes realized by artificial methods. Methodos: 143 – 182.
- Панченко, Т. В. Генетические алгоритмы: учебно-методическое пособие / под ред. Ю. Ю. Тарасевича. – Астрахань : Издательский дом «Астраханский университет». – 2007.
- Тасьмук Д.І., Месюра В.І. Оптимізація міського трафіку за допомогою генетичного алгоритму// «Інтернет-ОсвітаНаука-2018», Одинадцята міжнародна науково-практична конференція ІОН-2018, 22-25 травня, 2018: Збірник праць. – Вінниця: ВНТУ, 2018 –ст. 24-25 с. –ISBN978-966-641-728-5
- Тасьмук, Д.І., Месюра, В.І. Генетичний алгоритм для керування рухом на перехресті // Сучасні інформаційні технології, засоби автоматизації та електропривод : матеріали ІІ Всеукраїнської науково-технічної конференції, 19–21 квітня 2018 р. / За заг. ред. О. Ф. Тарасова. – Краматорськ : ДДМА, 2018. – С. 121-122. ISBN 978-966-379-869-1
- Тасьмук Д., Месюра В. Визначення параметрів алгоритму оптимізації керування рухом на перехресті / Контроль і управління в складних системах (КУСС-2018). ХІV Міжнародна конференція. Тези доповідей. Вінниця, 15-17 жовтня 2018 року. – Вінниця: ВНТУ. – 2018. – с.138
- Сидоренко, С. О., Месюра, В. І., «Інтелектуальний модуль для налаштування параметрів генетичного алгоритму», в Матеріали конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2019)», Вінниця, 2019. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-mn/index/pages/view/zbirn2019 , Дата звернення: Берез. 2020.
- Арсенюк І. Р. Розв’язання задачі подолання перешкод мобільним роботом / І. Р. Арсенюк, Д. А. Волхонський // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2006. – № 2. – С. 67 – 72