Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "genetic methods" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Modelowanie procesów pamięciowych wspomagane metodami genetycznymi
    Process modelling of memory supported by genetic methods
    Autorzy:
    Wójcicki, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/267611.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    procesy pamięciowe
    pamięć
    algorytm genetyczny
    krzywa zapominania
    modelowanie
    uczenie się
    memory processes
    memory
    genetic algorithm
    forgetting curve
    modeling
    learning
    Opis:
    W artykule zaprezentowano autorski model wspomagania procesów pamięciowych związanych z przyswajaniem wiedzy z dowolnego obszaru dziedzinowego przy wykorzystaniu technologii informatycznych. Opracowana metoda wspomagania procesów pamięciowych dotyczy działań zamierzonych, w przeciwieństwie do działań o charakterze samorzutnym (mimowolnym - zachodzących bez świadomej decyzji). Opisane w pracy rozwiązanie umożliwia identyfikację optymalnych metod reprezentacji wiedzy podczas procesu jej kodowania dla pojedynczej osoby, charakteryzującej się unikalnymi cechami, a także planowanie rozkładu jednostek informacyjnych w celu ich utrwalenia. W artykule przedstawiono założenia modelowe, jego główne struktury, które zostały opisane również w sposób formalny, oraz wykorzystane metody genetyczne, a także przykładowe rezultaty. Zaprezentowano wyniki analizy stanu wiedzy dotyczącej procesów pamięciowych, w tym metod odwzorowania krzywej zapominania i analizę głównych zalet oraz ograniczeń opracowanego rozwiązania.
    The article presents the author's model of supporting memory processes associated with learning with the use of information technology. Biological memory is a property of nervous system by means of which it is possible to create experiences. It includes three basic processes: memorizing (coding), storing, and recalling (decoding information). The developed method for supporting memory processes refers to intentional actions, in contrast to spontaneous actions (involuntary - occurring without conscious decision). It was assumed that the ability to effective memorize increases the chances of professional success, as well as makes it easier to find a job. Typically effective learning takes place through the development of individual methods of storing information by experimentation. The solution based on technologies related to digital data processing, described in the article, enables the identification of optimal methods of knowledge representation during the process of its coding for a single person, who is characterized by unique features, as well as distribution planning of information units for purpose of fixation them in memory. This process includes prediction of conditions for actions with certain time limits, determination of objectives and methods of their most effective implementation. The use of time parameters in developed solution makes it possible to determine the distribution of repetitions related to the presentation of information. The article presents the assumptions of the model, its main structures, which are also described in a formal way, used genetic methods, and examples of results. The results of the analysis of the state of knowledge, including methods of mapping forgetting curve and analysis of the main advantages and limitations of the developed solution were presented.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2016, 48; 113-118
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Approximation of phenol concentration using novel hybrid computational intelligence methods
    Autorzy:
    Pławiak, P.
    Tadeusiewicz, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907935.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    soft computing
    neural network
    genetic algorithm
    fuzzy system
    evolutionary neural system
    pattern recognition
    chemometrics
    przetwarzanie miękkie
    sieć neuronowa
    algorytm genetyczny
    system rozmyty
    rozpoznawanie obrazu
    chemometria
    Opis:
    This paper presents two innovative evolutionary-neural systems based on feed-forward and recurrent neural networks used for quantitative analysis. These systems have been applied for approximation of phenol concentration. Their performance was compared against the conventional methods of artificial intelligence (artificial neural networks, fuzzy logic and genetic algorithms). The proposed systems are a combination of data preprocessing methods, genetic algorithms and the Levenberg–Marquardt (LM) algorithm used for learning feed forward and recurrent neural networks. The initial weights and biases of neural networks chosen by the use of a genetic algorithm are then tuned with an LM algorithm. The evaluation is made on the basis of accuracy and complexity criteria. The main advantage of proposed systems is the elimination of random selection of the network weights and biases, resulting in increased efficiency of the systems.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 1; 165-181
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Biologically inspired methods for control of evolutionary algorithms
    Autorzy:
    Stańczak, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206262.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    algorytm genetyczny
    adaptacja
    adaptacyjny algorytm ewolucyjny
    genetic algorithms
    adaptation
    adaptive ewolutionary algorithms
    Opis:
    In this paper two methods for evolutionary algorithm control are proposed. The first one is a new method of tuning tlie probabilities of genetic operators. It is assumed in the presented approach that every member of the optimized population conducts his own ranking of genetic operators' qualities. This ranking enables computing the probabilities of execution of genetic operators. This set of probabilities is a basis of experience of every individual and according to this basis the individual chooses the operator in every iteration of the algorithm. Due to this experience one can maximize the chances of his offspring to survive. The second part of the paper deals with a self-adapting method of selection of individuals to a subsequent generation. Methods of selection applied in the evolutionary algorithms are usually inspired by nature and prefer solutions where the main role is played by randomness, competition and struggle among individuals. In the case of evolutionary algorithms, where populations of individuals are usually small, this causes a premature convergence to local minima. In order to avoid this drawback I propose to apply an approach based rather on an agricultural technique. Two new methods of object selection are proposed: a histogram selection and a mixed selection. The methods described were tested using examples based on scheduling and TSP.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2003, 32, 2; 411-433
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Tabu Search and genetic algorithm for production process scheduling problem
    Tabu Search i algorytmy genetyczne w harmonogramowaniu procesów produkcyjnych
    Autorzy:
    Burduk, Anna
    Musiał, Kamil
    Kochańska, Joanna
    Górnicka, Dagmara
    Stetsenko, Anastasia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/361796.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Logistyki
    Tematy:
    production process scheduling
    Tabu Search
    genetic algorithm
    heuristic methods
    intelligent methods
    manufacturing
    harmonogramowanie procesów produkcyjnych
    algorytm genetyczny
    metody heurystyczne
    metody inteligentne
    wytwarzanie
    Opis:
    Background: The paper deals with production process scheduling problem. In large companies, the decision-making process about operators' work, machines availability and production flow is a very difficult task, which is often being done by employees. Thus, not always the decision made is optimal in terms of cost, production time, etc. Methods: As a solution, two intelligent methods: Tabu Search and the genetic algorithm have been analyzed in field of production scheduling. The aim of this work was to examine the possibility of improving presented decision-making process that is being performed when scheduling, using Tabu Search and genetic algorithms. As a result of experimental research, it has been confirmed that the use of appropriately selected and parameterized intelligent methods allows for the optimization of the analyzed production process due to its duration. The research was case of study performed in cooperation with company that produces components for automotive industry. Results: Basing on collected and analyzed data, considered methods can be more or less successfully used in production process scheduling. Comparing both used algorithms, Tabu Search twice proposed worse solutions, the average operational time was 1.63% shorter than the actual one. In this case, better results were reached by using genetic algorithm - potential operational time was always shorter than the actual one, and it was reduced by 6.3% in total on average. Conclusion: Using algorithms allowed to achieve lower workload of employees and to reduce of operational time, which were the evaluation criteria in performed research. Managers of the analyzed company were pleased with the proposed solution and declared interest in developing these methods for future. This shows that intelligent methods can find, in relatively short time, the solution that is close to the optimal and acceptable from the problem point of view.
    Wstęp: Artykuł opisuje problem harmonogramowania procesów produkcyjnych. W dużych przedsiębiorstwach proces podejmowania decyzji dotyczących pracy operatorów, maszyn, dostępności zasobów i przepływu produkcji jest bardzo złożonym zadaniem, często wykonywanym przez pracowników. W związku z tym podjęte decyzje nie zawsze są optymalne w kontekście kosztów, czasu produkcji itp. Metody: Jako rozwiązanie, przeanalizowane zostało użycie, w obszarze harmonogramowania produkcji, dwóch metod inteligentnych: Tabu Search i algorytmów genetycznych. Celem pracy było zbadanie możliwości doskonalenia procesu podejmowania decyzji, który jest wykonywany przy harmonogramowaniu produkcji, przy pomocy Tabu Search i algorytmów genetycznych. Jako wynik eksperymentu przeprowadzonego podczas badań, potwierdzono, że użycie odpowiednio wybranych oraz sparametryzowanych metod inteligentnych pozwala na optymalizację analizowanego procesu produkcji. Badania zostały wykonane we współpracy z przedsiębiorstwem zajmującym się produkcją komponentów dla branży motoryzacyjnej, jako studium przypadku. Wyniki: Zgodnie z zebranymi i przeanalizowanymi danymi, wybrane metody mogą być z mniejszym bądź większym powodzeniem stosowane w procesie harmonogramowania produkcji. Porównując zastosowane algorytmy, Tabu Search dwukrotnie zaproponował rozwiązanie gorsze od aktualnego podejścia przedsiębiorstwa, jednak czas produkcji został skrócony średnio o 1.63%. W tym przypadku, lepsze wyniki pozwoliło osiągnąć zastosowanie algorytmu genetycznego - potencjalny czas produkcji był zawsze krótszy od aktualnie stosowanego rozwiązania, a średni czas produkcji został zredukowany o 6.3%. Wnioski: Zastosowanie algorytmów pozwoliło na osiągnięcie niższego obciążenia pracą operatorów oraz zredukowanie czasu operacyjnego, co stanowiło kryteria oceny w przeprowadzonych badaniach. Kierownictwo analizowanego przedsiębiorstwa było zadowolone z zaproponowanych rozwiązań. Zdecydowali się na stosowanie omawianych metod w codziennym harmonogramowaniu produkcji oraz zadeklarowali zainteresowanie rozwojem stosowania metod w przyszłości. Metody inteligentne pozwalają znaleźć, w relatywnie krótkim czasie, rozwiązanie bliskie optymalnemu i akceptowalne z punktu widzenia analizowanego problemu.
    Źródło:
    LogForum; 2019, 15, 2; 181-189
    1734-459X
    Pojawia się w:
    LogForum
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Brain tumor classification in MRI imagesusing genetic algorithm appended CNN
    Autorzy:
    Balamurugan, Thiyagu
    Gnanamanoharan, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38703164.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
    Tematy:
    deep learning
    convolutional neural networks
    EfficientNetB3
    genetic algorithm
    brain tumor classification
    głęboka nauka
    splotowe sieci neuronowe
    algorytm genetyczny
    klasyfikacja nowotworów mózgu
    Opis:
    Brain tumors are fatal for majority of the patients, the different nature of the tumorcells requires the use of combined medical measures, and categorizing such tumors isa difficult task for radiologists. The diagnostic structures based on PCs have been offeredas an aid in diagnosing a brain tumor using magnetic resonance imaging (MRI). Generalfunctions are retrieved from the lowest layers of the neural network, and these lowestlayers are responsible for capturing low-level features and patterns in the raw input data,which can be particularly unique to the raw image. To validate this, the EfficientNetB3pre-trained model is utilized to classify three types of brain tumors: glioma, meningioma,and pituitary tumor. Initially, the characteristics of several EfficientNet modules are takenfrom the pre-trained EfficientNetB3 version to locate the brain tumor. Three types of braintumor datasets are used to assess each approach. Compared to the existing deep learningmodels, the concatenated functions of EfficientNetB3 and genetic algorithms give betteraccuracy. Tensor flow 2 and Nesterov-accelerated adaptive moment estimation (Nadam)are also employed to improve the model training process by making it quicker and better.The proposed technique using CNN attains an accuracy of 99.56%, a sensitivity of 98.9%,a specificity of 98.6%, an F-score of 98.9%, a precision of 98.9%, and a recall of 99.54%.
    Źródło:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 3; 305-321
    2299-3649
    Pojawia się w:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Solving scheduling problems with integrated online sustainability observation using heuristic optimization
    Autorzy:
    Burduk, Anna
    Musiał, Kamil
    Balashov, Artem
    Batako, Andre
    Safonyk, Andrii
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2173719.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    production scheduling
    sustainable development
    genetic algorithm
    meta-heuristics
    intelligent optimization methods of production systems
    tabu search
    harmonogramowanie produkcji
    zrównoważony rozwój
    algorytm genetyczny
    przeszukiwanie tabu
    metaheurystyki
    inteligentne metody optymalizacji systemów produkcyjnych
    Opis:
    The paper deals with the issue of production scheduling for various types of employees in a large manufacturing company where the decision-making process was based on a human factor and the foreman’s know-how, which was error-prone. Modern production processes are getting more and more complex. A company that wants to be competitive on the market must consider many factors. Relying only on human factors is not efficient at all. The presented work has the objective of developing a new employee scheduling system that might be considered a particular case of the job shop problem from the set of the employee scheduling problems. The Neuro-Tabu Search algorithm and the data gathered by manufacturing sensors and process controls are used to remotely inspect machine condition and sustainability as well as for preventive maintenance. They were used to build production schedules. The construction of the Neuro-Tabu Search algorithm combines the Tabu Search algorithm, one of the most effective methods of constructing heuristic algorithms for scheduling problems, and a self-organizing neural network that further improves the prohibition mechanism of the Tabu Search algorithm. Additionally, in the paper, sustainability with the use of Industry 4.0 is considered. That would make it possible to minimize the costs of employees’ work and the cost of the overall production process. Solving the optimization problem offered by Neuro-Tabu Search algorithm and real-time data shows a new way of production management.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 6; art. no. e143830
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identification of submersible pump temperature changes model using KDD methods
    Identyfikacja modelu zmian temperatury pompy głębinowej z zastosowaniem metod odkrywania wiedzy w bazach danych
    Autorzy:
    Wachla, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327824.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    baza danych
    wiedza
    identyfikacja systemów
    algorytm genetyczny
    metoda wektorów wspomagających
    selekcja atrybutów
    system SCADA
    database
    knowledge
    system identification
    genetic algorithm
    support vector machines
    attributes selection
    SCADA systems
    Opis:
    This paper deals with the problem of the autoregressive model identification using KDD methods. In the considered problem, the autoregressive models are applied to describe dynamics processes of various technical systems. In particular, a method of functional dependencies discovering was presented. The method was designed for exploring data sets gathered by industrial SCADA systems. For the problem of the identification of pump temperature changes model, the method was verified. For this particular reason, a set of data was used which was gathered by submersible pumping station SCADA system. The assumptions, the exemplary results of the conducted research and conclusions were presented, as well.
    W artykule poruszono problem identyfikacji modeli autoregresyjnych opisujących dynamikę obserwowanych procesów. W szczególności przedstawiono metodę odkrywania zależności funkcyjnych w zbiorach danych gromadzonych przez przemysłowe systemy SCADA. Opracowaną metodę zweryfikowano dla problemu identyfikacji modelu zmian temperatury pompy głębinowej. W tym celu zastosowano fragment danych zgromadzony przez system rejestracji danych współpracujący pompownią głębinową. Przedstawiono przyjęte założenia, fragmenty uzyskanych wyników oraz wnioski z przeprowadzonych badań.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 41-44
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wybranych metod walidacji krzyżowej w programie RSES
    Analysis of selected cross-validation methods in the RSES program
    Autorzy:
    Kołpacki, Radosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/41203506.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
    Tematy:
    walidacja krzyżowa
    RSES
    analiza danych
    zależność
    algorytm genetyczny
    cross-validation
    data analysis
    dependency
    genetic algorithm
    Opis:
    W artykule przeprowadzono analizę zbioru danych za pomocą dwóch metod walidacji krzyżowej. Wykorzystano program RSES do identyfikacji kluczowych właściwości i relacji w zbiorze. Wyniki wykazują wpływ niektórych parametrów na potencjalną dokładność wyników.
    This article presents an analysis of a dataset using two cross-validation methods. The RSES program was employed to identify key properties and relationships within the dataset. The results indicate the impact of certain parameters on the potential accuracy of the outcomes.
    Źródło:
    Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2024, 16, 1
    1689-6300
    Pojawia się w:
    Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wybranych metod walidacji krzyżowej w programie RSES
    Analysis of selected cross-validation methods in the RSES program
    Autorzy:
    Bethke, Beata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/41203515.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
    Tematy:
    walidacja krzyżowa
    RSES
    analiza danych
    zależność
    algorytm genetyczny
    cross-validation
    data analysis
    dependency
    genetic algorithm
    Opis:
    W artykule przeprowadzono analizę zbioru danych za pomocą dwóch metod walidacji krzyżowej. Wykorzystano program RSES do identyfikacji kluczowych właściwości i relacji w zbiorze. Wyniki wykazują wpływ niektórych parametrów na potencjalną dokładność wyników.
    This article presents an analysis of a dataset using two cross-validation methods. The RSES program was employed to identify key properties and relationships within the dataset. The results indicate the impact of certain parameters on the potential accuracy of the outcomes.
    Źródło:
    Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2024, 16, 1; 11-14
    1689-6300
    Pojawia się w:
    Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decision support methods in a competitive environment based on Boyd cycle by means of ontology use
    Autorzy:
    Lytvyn, V.
    Oborska, O.
    Demchuk, A.
    Krupa, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410754.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
    Tematy:
    decision support system (DSS)
    ontology
    knowledge database
    Boyd cycle (OODA)
    observation
    orientation
    decision
    action
    genetic algorithms
    expected value
    probability
    system wspomagania decyzji (DSS)
    ontologia
    technologiczna baza wiedzy
    cykl Boyd'a (OODA)
    obserwacja
    orientacja
    decyzja
    akcja
    algorytm genetyczny
    wartość oczekiwana
    prawdopodobieństwo
    Opis:
    The method of decision making system elaboration in competitive environment based on ontological approach was developed. For scientific modeling of decision support process in competitive environment, mathematical support and methods of domain-specific ontology in the Boyd cycle (OODA – observation, orientation, decision, action) were elaborated.
    Źródło:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2017, 6, 2; 21-26
    2084-5715
    Pojawia się w:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forming of the regional core transport network taking into account the allocation of alternative energy sources based on artificial intelligence methods
    Формирование опорной транспортной сети региона с учетом размещения альтернативных источников энергии на основе методов искусственного интеллекта
    Autorzy:
    Zhuravskaya, M.
    Tarasyan, V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/374401.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    core transport network
    logistic system
    logistic center allocation
    renewable energy
    fuzzy set theory
    genetic algorithm
    rdzeń sieci transportowej
    system logistyczny
    energia odnawialna
    teoria zbiorów rozmytych
    algorytm genetyczny
    Opis:
    In the modern world the alternative energy sources, which considerably depend on a region, play more and more significant role. However, the transition of regions to new energy sources lead to the change of transport and logistic network configuration. The formation of optimal core transport network today is a guarantee of the successful economic development of a region tomorrow. The present article studies the issue of advanced core transport network development in a region based on the experience of European and Asian countries and the opportunity to adapt the best foreign experience to Russian conditions. On the basis of artificial intelligence methods for forest industry complex of Sverdlovskaya Oblast the algorithm of problem solution of an optimal logistic infrastructure allocation is offered and some results of a regional transport network are presented. These methods allowed to solve the set task in the conditions of information uncertainty. There are suggestions on the improvement of transport and logistic network in the territory of Sverdlovskaya Oblast. Traditionally the logistics of mineral fuel plays main role in regions development. Actually it is required to develop logistic strategic plans to be able to provide different possibilities of power-supply, flexible enough to change with the population density, transport infrastructure and demographics of different regions. The problem of logistic centers allocation was studied by many authors. The approach, offered by the authors of this paper is to solve the set of tasks by applying artificial intelligence methods, such as fuzzy set theory and genetic algorithms.
    В современном мире альтернативные источники энергии, которые в значительной степени зависят от региона, играют все более значимую роль. Однако переход регионов к новым источникам энергии приведет к изменению транспортно- логистического конфигурации сети. Формирование оптимальной опорной транспортной сети сегодня является залогом успешного экономического развития региона завтра. Настоящая статья изучает вопрос опережающего развития опорной транспортной сети региона на основе опыта стран Европы и Азии, а также возможность адаптировать лучший зарубежный опыт к российским условиям. На основе методов искусственного интеллекта для лесопромышленного комплекса Свердловской области предлагается алгоритм решения задачи оптимального логистического распределения инфраструктуры и представлены некоторые результаты моделирования региональной транспортной сети. Эти методы позволили решить поставленную задачу в условиях информационной неопределенности. Дать предложения по совершенствованию транспортной и логистической сети на территории Свердловской области. Зависимость логистики от минерального топлива, является устойчивой тенденцией развития регионов, однако при составлении стратегических планов необходимо на ряду, с плотностью населения, особенностями транспортной инфраструктуры и прогнозом демографических изменений, также предусмотреть альтернативные возможности смены источников энергоресурсов. К проблеме размещения логистических центров обращались многие авторы. Особенностью подхода, предлагаемого авторами этой статьи является применение методов искусственного интеллекта, в частности, теории нечетких множеств и генетических алгоритмов.
    Źródło:
    Transport Problems; 2014, 9, 4; 121-130
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies