The 7 reference contexts in paper A. Diveev I., S. Ibadulla I., А. Дивеев И., С. Ибадулла И. (2016) “Сравнение методов генетического и вариационного генетического программирования на примере задачи синтеза управления для модели "Хищник-жертва" // The comparison of methods for genetic and variational genetic programming using a control synthesis problem for the model "Predator-victim" as an example” / spz:neicon:technomag:y:2014:i:5:p:181-191

  1. Start
    714
    Prefix
    Дородницына РАН 2ФГБОУ ВПО Российский университет дружбы народов Введение Современные методы символьной регрессии, метод генетического программирования, грамматического программирования, сетевого оператора позволяют на основе эволюционных алгоритмов создавать численные методы для синтеза системы управления
    Exact
    [1- 5, 7-9]
    Suffix
    . Наиболее успешно решает задачу синтеза системы управления метод сетевого оператора [1,2], поскольку он использует принцип вариаций базисного решения. Данный подход позволяет сократить пространство поиска решения и сократить время работы алгоритма.
    (check this in PDF content)

  2. Start
    818
    Prefix
    ВПО Российский университет дружбы народов Введение Современные методы символьной регрессии, метод генетического программирования, грамматического программирования, сетевого оператора позволяют на основе эволюционных алгоритмов создавать численные методы для синтеза системы управления [15, 7-9]. Наиболее успешно решает задачу синтеза системы управления метод сетевого оператора
    Exact
    [1,2]
    Suffix
    , поскольку он использует принцип вариаций базисного решения. Данный подход позволяет сократить пространство поиска решения и сократить время работы алгоритма. В работе [6] приведено описание метода вариационного генетического программирования.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    993
    Prefix
    Наиболее успешно решает задачу синтеза системы управления метод сетевого оператора [1,2], поскольку он использует принцип вариаций базисного решения. Данный подход позволяет сократить пространство поиска решения и сократить время работы алгоритма. В работе
    Exact
    [6]
    Suffix
    приведено описание метода вариационного генетического программирования. В отличие от классического метода генетического программирования [8] метод вариационного генетического программирования использует идею метода сетевого оператора [1,2] поиск решения на множестве вариаций базисного решения, которое задает исследователь по результатам анализа рассматриваемой задачи.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    1135
    Prefix
    Данный подход позволяет сократить пространство поиска решения и сократить время работы алгоритма. В работе [6] приведено описание метода вариационного генетического программирования. В отличие от классического метода генетического программирования
    Exact
    [8]
    Suffix
    метод вариационного генетического программирования использует идею метода сетевого оператора [1,2] поиск решения на множестве вариаций базисного решения, которое задает исследователь по результатам анализа рассматриваемой задачи.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    1233
    Prefix
    В работе [6] приведено описание метода вариационного генетического программирования. В отличие от классического метода генетического программирования [8] метод вариационного генетического программирования использует идею метода сетевого оператора
    Exact
    [1,2]
    Suffix
    поиск решения на множестве вариаций базисного решения, которое задает исследователь по результатам анализа рассматриваемой задачи. Очевидно, что всегда в вариационном генетическом программировании можно выбрать базисное решение близкое к оптимальному решению, поэтому метод вариационного генетического программирования всегда выигрывает, поскольку предусматривает возможность вмешательства
    (check this in PDF content)

  6. Start
    4783
    Prefix
    выражения rL. (2) При записи одного возможного решения в методе вариационного генетического программирования мы используем меньше целых чисел, чем в записи метода генетического программирования на величину 2Lmr3. (3) http://technomag.bmstu.ru/doc/709252.html 182 Для всего множества возможных решений имеем экономию памяти компьютера на величину 1H целых чисел. В работе
    Exact
    [6]
    Suffix
    использовали максимальную длину кода 32L. В задаче было 2m компоненты управления. Пусть мощность начального множества возможных решений H1024, 8r. В результате метод вариационного генетического программирования сэкономил память на величину 106392832322110241H целых числа по сравнению с методом генетического программирования.
    (check this in PDF content)

  7. Start
    5373
    Prefix
    Вычислительный эксперимент Проведем численный эксперимент для сравнения методов генетического программирования и вариационного генетического программирования в задачи синтеза системы управления. Рассмотрим следующую задачу синтеза управления
    Exact
    [10]
    Suffix
    . Модель объекта управления xxxxaxu12111, xxxxbxu22122,  2 2 2 x3111xx. Множество начальных значений         X0,,0,,0032221110xxxxxxx.  Ограничение на управление  uuu.
    (check this in PDF content)