Побудова самоадаптивних алгоритмів на основі нейронних мереж
Abstract
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 113 – Прикладна математика.
Побудова самоадаптивних алгоритмів на основі нейронних мереж. Дисертаційна робота присвячена побудові самоадаптивних алгоритмів за допомогою сумішей розподілів на основі розширеного алгоритму еволюційної стратегії з адаптацією коваріаційної матриці (CMA-ES) для оцінки параметрів складних систем. Також побудований розширений CMA-ES алгоритм враховує обмеження та використовує лише однопікові розподіли та цільові функції. В загальному алгоритм є ефективним інструментом для оптимізації складних нелінійних та неопуклих задач. Він є перспективним для задач оптимізації зі складними обмеженнями на поведінку цільової функції.