Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Has files: YesSubject: search.filters.subject.генетичний алгоритм

Search Results

Now showing 1 - 10 of 27
  • Thumbnail Image
    Item
    Проектування системи автоматизованого генерування віршованих творів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-02-28) Дяк, Т. П.; Грицюк, Юрій Іванович; Diak, T. P.; Hrytsiuk, Yu. I.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розглянуто особливості проектування системи автоматизованого генерування віршованих творів, що відкриває нові можливості художнього мовлення та сфери шоу-бізнесу, насамперед підготовки віршів і пісень. Доволі часто тексти пісень без особливого змісту стають успішними через відсутність складних сюжетів, а також через ненав'язливість і легкість їхнього сприйняття слухачами. Проаналізовано відомі літературні джерела та наявні програмні продукти, які можуть генерувати віршовані твори, поєднуючи різні методи та алгоритми. Встановлено, що жоден з них не здатен забезпечити змістовність і унікальність віршованого твору водночас, тим більше українською мовою. Проаналізовано наявні підходи до генерування віршованих творів, серед яких актуальними є метод на підставі шаблонів, генерування та тестування, еволюційні алгоритми та метод на підставі конкретних випадків. Досліджено особливості генерування віршованих творів, насамперед правила римування, види строф, віршовані ритми та розміри. Розроблено підхід до автоматизованого генерування віршованих творів з використанням еволюційних алгоритмів і методу на підставі конкретних випадків. Їхнє поєднання нагадує послідовність дій для творчих особистостей під час створення віршів або написання текстів пісень. Розглянуто особливості організації нейронної мережі для автоматизованого генерування віршованих творів. Запропоновано навчання нейронної мережі виконати за методом зворотного поширення та з використанням генетичного алгоритму. Проаналізовано принцип роботи алгоритмів пошуку оптимальних рішень, які містять такі послідовні етапи як ініціалізацію, оцінювання рішень, відбір популяцій, еволюцію рішень. Детально досліджено їхню взаємодію та різні можливості для навчання нейронної мережі. Розроблено алгоритм, за яким програмний додаток буде аналізувати запропоновані користувачем віршовані твори та генерувати нові його варіанти на підставі отриманих від нейронної мережі логічно зв'язаних слів чи рядків куплета вірша. Користувач може вносити правки як до складових вірша, так і до згенерованих віршованих творів, і в такий спосіб може навчати нейронну мережу. Розроблено специфікацію вимог до програмного додатку, визначено основні вимоги до користувацького інтерфейсу, а також встановлено потенційні класи користувачів, які будуть його використовувати.
  • Thumbnail Image
    Item
    Solving overbooking appointment scheduling problem under patient no-show condition using heuristics procedure and genetic algorithm
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Чуа, В. Ю.; Рахмін, Н. А.; Нававі, А.; Chua, W. Y.; Rahmin, N. A. A.; Nawawi, A.; Університет Путра Малайзія; Universiti Putra Malaysia
    Ефективний графік прийому пацієнтів є важливим для системи охорони здоров’я, оскільки він може мінімізувати час очікування пацієнтів, час простою і понаднормовий час ресурсів, а отже, оптимізувати використання та продуктивність організації охорони здоров’я. У цьому дослідженні застосовано техніку надмірного бронювання (овербукінг), щоб компенсувати неявку пацієнтів. Цілі цього дослідження полягають у визначенні максимальної кількості пацієнтів, які можуть бути призначені на певний інтервал часу, шляхом вивчення ефектів множинного призначення та побудови майже оптимального графіка прийомів із надмірним бронюванням. У цьому дослідженні використовуються евристична процедура та генетичний алгоритм. З отриманих результатів виявляється, що кількість пацієнтів, які можуть бути віднесені до одного інтервалу часу, становить не більше трьох. Ця інформація може послабити конфлікт, який може виникнути, коли пацієнти прибувають одночасно. Результати також показують, що генетичний алгоритм має кращу продуктивність, ніж евристична процедура у вирішенні цієї проблеми.
  • Thumbnail Image
    Item
    RBF collocation path-following approach: optimal choice for shape parameter based on genetic algorithm
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Саффаг, З.; Хассауна, С.; Таймслі, А.; Азоуані, А.; Лахмам, Г.; Saffah, Z.; Hassouna, S.; Timesli, A.; Azouani, A.; Lahmam, H.; Університет Хасана II Касабланки; Університет Султана Мулая Слімана; Вільний університет Берліна; Hassan II University of Casablanca; Sultan Moulay Slimane University; Freie Universit¨at Berlin
    Стаття презентує новий метод для розв’язання складної проблеми та обговорення поточних досліджень, а саме: вибір оптимальних параметрів форми для радіальної базисної функції (РБФ) метода колокації, як інтерполяції, так і нелінійних диференціальних рівнянь у частинних похідних. Для цього потрібно досягти компромісу між точністю та стабільністю, що називається принципом компромісу або невизначеності. Використання генетичного алгоритму та продовження шляху дозволяє нам, з одного боку, уникнути локальної оптимальної проблеми, яка пов’язана з інтерполяційними матрицями РБФ, а з іншого боку, — відобразити оригінальну проблему оптимізації визначення параметра форми у проблему пошуку кореня. Наші обчислювальні експерименти, що застосовуються до нелінійних задач у структурних розрахунках, використовуючи запропонований адаптивний алгоритм на основі генетичної оптимізації з автоматичним вибором параметра форми, можуть давати більшу точність порівняно з арт-алгоритмом з літератури з фіксованим і даним параметром форми та методом скінченних елементів.
  • Thumbnail Image
    Item
    Optimal variable support size for mesh-free approaches using genetic algorithm
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Гассуна, С.; Таймслі, А.; Hassouna, S.; Timesli, A.; Університет Хасана II Касабланки; Hassan II University of Casablanca
    Основна складність безсіткових методів пов’язана з підтримкою форми функцій. Ці методи стають стабільними, коли використовується достатньо велика підтримка. Значно більший розмір підтримки призводить до більших обчислень та значно гіршої якості. Неперервне регулювання розміру підтримки для апроксимації функцій форми під час моделювання може усунути цю проблему, але вибір розміру підтримки відносно локальної щільності не є простою проблемою. У даній роботі досліджується розумний розмір домену впливу, використовуючи генетичний алгоритм у поєднанні з безсітковими алгоритмами високого порядку, оптимальне значення яких залежить від точності та стабільності результатів. Пропонована стратегія забезпечує гарантії щодо зростання похибок наближення, контроль рівня похибки, а також адаптацію стратегії оцінки для досягнення необхідного рівня точності. Це дозволяє адаптувати запропонований алгоритм до необхідної складності задачі. Запропонована стратегія у безсіткових підходах випробовується на деяких прикладах структурного аналізу.
  • Thumbnail Image
    Item
    PSOBER: PSO based entity resolution
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Аассем, Й.; Гафіді, І.; Халфі, Г.; Абутабіт, Н.; Aassem, Y.; Hafidi, I.; Khalfi, H.; Aboutabit, N.; Університет Султана Мулая Слімана; Sultan Moulay Slimane University
    Пов’язування об’єктів — це задача зіставлення записів у базі даних з відповідними об’єктами. Задача пов’язування об’єктів є множиною задач через відсутність повної інформації в записах, варіантний розподіл записів для різних об’єктів, а іноді і перекривання записів різних об’єктів. У цій роботі запропоновано метод вирішення цієї проблеми без необхідності зовнішнього контролю. Вищезгадана задача подається як задача про розбиття. Після цього, запропоновано методику на основі алгоритму оптимізації для вирішення задачі пов’язування об’єктів. Запропонований підхід дозволяє визначити розподіл записів за категоріями. Порівняльний аналіз із генетичним алгоритмом за наборами даних доводить ефективність запропонованого підходу.
  • Thumbnail Image
    Item
    Reconstruction of the depletion layer in MOSFET by genetic algorithms
    (Видавництво Львівської політехніки, 2020-01-01) Юнес, Ель Язиді; Абделлатиф, Еллабіб; Youness, El Yazidi; Abdellatif, Ellabib; Університет Кадi Айяд, Лабораторія прикладної математики та обчислювальної техніки,Факультет науки i технiки; Laboratory of Applied Mathematics and Computer Science, Faculty of Science and Technology, Cady Ayyad University
    У цiй роботi розглядається напiвпровiдниковий пристрiй на основi МПД-структури. Густину носiїв заряду в МПД-структурi змодельовано рiвнянням дрейфової дифузiї. Для того, щоб отримати просте рiвняння Лапласа або Пуассона, використано формули густини заряду за умов рiвноваги. Означено функцiонал витрат для формулювання задачi оптимiзацiї форми. Доведено iснування оптимального розв’язку. Для розв’язання задачi оптимiзацiї розроблено числовий пiдхiд на основi методу скiнченних елементiв у поєднаннi з генетичним алгоритмом. Для пiдтвердження обґрунтованостi запропонованого пiдходу наведено декiлька чисельних прикладiв
  • Thumbnail Image
    Item
    Genetic Algorithm Application for Synthesis and Analysis of Electromechanical Systems
    (Lviv Politechnic Publishing House, 2018-02-26) Копчак, Богдан; Каша, Лідія; Kopchak, Bohdan; Kasha, Lidiya; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Один із методів вирішення задач аналізу та синтезу електромеханічних систем (ЕМС) є використання підходів штучного інтелекту, а саме методу генетичного алгоритму (ГА). Оригінальність описаного у статті підходу полягає у застосуванні моделей дробового порядку для вирішення таких задач. В розроблених алгоритмах процедур аналізу та синтезу ЕМС запропоновано використовувати функцію якості, та, контролюючи результат після кожної ітерації, отримувати бажане значення відхилення результатів. Застосування методу ГА при використання моделей дробового порядку є ефективним засобом апроксимації перехідних процесів ЕМС дробовими моделями та вибору параметрів дробових регуляторів.
  • Thumbnail Image
    Item
    Construction of Empirical Models of Complex Oscillation Processes with Non-Multiple Frequencies Based on the Principles of Genetic Algorithms
    (Lviv Politechnic Publishing House, 2019-02-26) Горбійчук, Михайло; Біла, Ольга; Лазорів, Наталія; Horbiychuk, Mykhailo; Bila, Olha; Lazoriv, Nataliia; Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу; Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas
    Розроблений метод побудови емпіричних моделей складних процесів на основі генетичних алгоритмів, що дозволяє, порівняно з індуктивним методом самоорганізації моделей, значно скоротити витрати машинного часу на їх реалізацію. Використаний підхід, що дозволяє складну модель розглядати як композицію трьох складових – лінійного тренда, коливальної складової з некратними частотами і рівняння регресії, що спрощує процес побудови складних моделей. Для реалізації запропонованого методу розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення. На конкретному прикладі залежності рівня води в р. Дністер від погодних умов показано, що модель, побудована на основі запропонованого методу, з достатньою точністю описує поведінку складних процесів. Отримана емпірична модель може бути використана для прогнозування рівня води залежно від погодних умов.
  • Thumbnail Image
    Item
    Проблема оптимальної обробки задач у вузлах розподіленої інформаційної системи
    (Видавництво Львівської політехніки, 2018-02-26) Цегелик, Г. Г.; Краснюк, Р. П.; Tsegelyk, Grigoriy; Krasniuk, Roman; Львівський національний університет імені Івана Франка; Ivan Franko National University of L’viv
    Досліджено питання оптимальної обробки задач у вузлах розподіленої інформаційної системи на основі математичної моделі, що належить до класу задач бікластеризації, для якої сформульовано оптимізаційну задачу із дробово-лінійною цільовою функцією. Виконано процедуру лінеаризації цільової функції та наведено загальну схему ітераційного процесу побудови розв’язку оптимізаційної задачі. На кожному кроці ітерації результат можна отримати з використанням як точного методу гілок та меж, так і генетичного алгоритму. Наведено варіанти відповідних методів, у яких для стратегій галуження та обчислення верхньої межі у методі гілок і меж враховано структуру моделі. Для генетичного алгоритму запропоновано використання параметрів самонавчання алгоритму, що забезпечує корекцію популяцій у напрямку найкращої пристосованості.
  • Thumbnail Image
    Item
    Комплексний метод оптимізації маршрутизації інформаційних потоків у самоорганізованих мережах
    (Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Климаш, Ю. В.; Шпур, О. М.; Кайдан, М. В.; Klymash, Yu. V.; Shpur, O. M.; Kaidan, M. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розроблено комплексний підхід до оптимізації маршрутів передавання даних у самоорганізованих мережах. Суть методу полягає у оптимізації множини найкращих маршрутів, що утворюються завдяки роботі модифікованих алгоритмів імітації відпалу та мурашкового, використання яких дає змогу знаходити глобальний екстремум деякої функції на основі впорядкованого випадкового пошуку та здійснювати пошук оптимізованого маршруту з найкращим значенням параметра QoS на основі видалення/додавання вузла до маршруту, а також враховувати неоднорідності в мережі. Це дасть змогу забезпечити високу працездатність мережі загалом та підтримувати необхідний рівень параметрів QoS для кінцевих користувачів.