The 10 references with 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
Дивеев А.И., Софронова Е.А. Метод сетевого оператора и его применение в задачах управления. М.: РУДН, 2012. 182 с.
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

  2. In-text reference with the coordinate start=730
    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.

  3. In-text reference with the coordinate start=1145
    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

2
Дивеев А.И. Численный метод сетевого оператора для синтеза системы управления с неопределенными начальными значениями // Известия РАН. Теория и системы управления. 2012. No 2. С. 63-78.
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

  2. In-text reference with the coordinate start=730
    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.

  3. In-text reference with the coordinate start=1145
    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

3
Дивеев А.И., Казарян Д.Э. Методы грамматической эволюции и сетевого оператора для синтеза системы управления динамическим объектом // Современные проблемы науки и образования. 2013. No 4. Режим доступа: http://www.scienceeducation.ru/110-9546 (дата обращения 01.04.2014).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

4
Рогачев Г.Н., Егоров В.А. Генетическое программирование в задачах поиска системотехнических решений // 7-й Международный симпозиум «Интеллектуальные системы» (INTELS’2006) (Краснодар, 26-30 июня 2006 г.): тр. М.: РУСАКИ, 2006. С. 69-72.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

5
Рогачев Г.Н. Генетическое программирование в задачах поиска системотехнических решений // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Технические науки. 2006. No 40. С. 37-42.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

6
Ибадулла С.И., Дивеев А.И., Софронова Е.А. Решение задачи синтеза системы управления методом вариационного генетического программирования // Современные проблемы науки и образования. 2013. No 6. Режим доступа: http://www.scienceeducation.ru/113-11697 (дата обращения 01.04.2014) .
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=905
    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.

  2. In-text reference with the coordinate start=4827
    Prefix
    меньше длины кода для описания одного математического 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) 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.

7
Bourmistrova A., Khantsis S. Control System Design Optimization via Genetic Programming // Proceedings of CEC 2007. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2007. P. 1993-2000. DOI: 10.1109/CEC.2007.4424718
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

8
Koza J.R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, Massachusetts, London, MA: MIT Press. 1992. 819 p.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

  2. In-text reference with the coordinate start=1047
    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.

9
Koza J.R., Keane M.A., Streeter M.J., Mydlowec W., Yu J., Lanza G. Genetic Programming IV. Routine Human-Competitive Machine Intelligence / J.R. Koza (ed.). Springer US, 2003. 606 p. DOI: 10.1007/b137549
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=627
    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.

10
Sager S. A Benchmark Library of Mixed-Integer Optimal Control Problems // In: Mixed Integer Nonlinear Programming / J. Lee, S. Leyffer (eds.). Springer New York, 2012. P. 631670. DOI: 10.1007/978-1-4614-1927-3_22
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=5420
    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.