Электронный архив
Донецкого национального технического университета (г.Донецк)
Electronic archive of Donetsk national technical university (Donetsk)
 

eaDonNTU, Donetsk >
Факультет компьютерных наук и технологий (до 2021) >
Кафедра автоматизированных систем управления >
Научные статьи кафедры автоматизированных систем управления >

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.ru/handle/123456789/7690

Название: ФИТНЕСС-ФУНКЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ
Авторы: Хмелевой, Сергей Владимирович
Васяева, Татьяна Александровна
Ключевые слова: Генетические алгоритмы
Фитнесс функции
Дата публикации: 1-Сен-2011
Издатель: Проблемы информационных технологий
Библиографическое описание: Задача классификации является одной из базовых классических задач, актуальность которой бесспорна. Одним из естественным подходов для её решения является создание набора правил, на основе которого и осуществляется классификация. Эффективным механизмом для автоматической генерации такого набора является аппарат генетических алгоритмов (ГА). Важнейшей задачей при построении ГА является определение фитнесс-функции. Этот актуальный вопрос и является предметом данного обзора.
Серия/номер: ;No.1 (009).
Аннотация: Задача классификации является одной из базовых классических задач, актуальность которой бесспорна. Одним из естественным подходов для её решения является создание набора правил, на основе которого и осуществляется классификация. Эффективным механизмом для автоматической генерации такого набора является аппарат генетических алгоритмов (ГА). Важнейшей задачей при построении ГА является определение фитнесс-функции. Этот актуальный вопрос и является предметом данного обзора.
Описание: Обзор фитнесс-функций генетических алгоритмов для задач классификации
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/7690
Располагается в коллекциях:Научные статьи кафедры автоматизированных систем управления

Файлы этого ресурса:

Файл Описание РазмерФормат
Хмелевой Васяева Статья ПИТ.pdf215.8 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.