Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/19243
Назва: | Программная реализация генетического алгоритма решения задачи о расписании с дополнительными условиями в среде MATLAB |
Інші назви: | 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 |
Автори: | Ковалева К. А. Мисюра Е. Ю. Ковальова К. О. Місюра Є. Ю. Kovalova K. O. Misiura Ie. Iu. |
Теми: | 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 |
Дата публікації: | 2018 |
Бібліографічний опис: | 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. |
Короткий огляд (реферат): | 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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://www.repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/19243 |
Розташовується у зібраннях: | Статті (ВМЕМ) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
КовалеваМисюра(статья)_2018.pdf | 618,48 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.