Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/19243
Title: Программная реализация генетического алгоритма решения задачи о расписании с дополнительными условиями в среде MATLAB
Other Titles: Програмна реализація генетичного алгоритму розв’язання задачі про розклад з додатковими умовами в середовищі MATLAB
Software realization of the genetic algorithm of the solution of the problem of schedule with additional conditions in the Matlab environment
Authors: Ковалева К. А.
Мисюра Е. Ю.
Ковальова К. О.
Місюра Є. Ю.
Kovalova K. O.
Misiura Ie. Iu.
Keywords: задача о расписании
матроид
генетический алгоритм
программная среда Matlab
задача про розклад
матроід
генетичний алгоритм
програмне середовище Matlab
scheduling problem
matroid
genetic algorithm
Matlab software environment
Issue Date: 2018
Citation: Ковалева К. А. Программная реализация генетического алгоритма решения задачи о расписании с дополнительными условиями в среде MATLAB / К. А. Ковалева, Е. Ю. Мисюра // Научно-практический журнал “Причерноморские экономічні студії”. – Одеса : 2018. – № 26-2. – С. 169-174.
Abstract: В статье сформулирована реальная экономическая задача теории расписаний, которая решается с использованием генетического алгоритма. Для численного решения задачи использовалась программная среда Matlab, встроенная функция 'ga-GeneticAlgorithm' и пользовательский программный код, реализованный для трех основных аспектов генетического алгоритма: скрещивания, селекции и мутации. У статті сформульована реальна економічна задача теорії розкладів, яка розв’язується з використанням генетичного алгоритму. Для чисельного розв’язання задачі використовувалось програмне середовище Matlab, вбудована функція 'ga-GeneticAlgorithm' і призначений для користувача програмний код, реалізований для трьох основних аспектів генетичного алгоритму: схрещування, селекції та мутації. The article formulates the real economic problem of scheduling theory, which is solved using the genetic algorithm. To solve the problem numerically, we used the Matlab software environment, the built-in 'ga-GeneticAlgorithm' function and the user program code implemented for the three main aspects of the genetic algorithm: a crossing, a selection and a mutation.
URI: http://www.repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/19243
Appears in Collections:Статті (ВМЕМ)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
КовалеваМисюра(статья)_2018.pdf618,48 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.