Предложен новый информационный критерий селекции моделей одновременных уравнений. Исследованы свойства данного критерия путем имитационного моделирования.

Непараметрическое представление математической модели линейной системы в интегральной форме преобразуется в спектральный аналог. В качестве базисной системы выбраны локально-импульсные функции. Получены рекурентные выражения для формирования спектральных передаточных матриц стационарных и нестационарных систем.

Досліджено оптимізаційну еколого-економічну задачу, що базується на динамічній моделі Леонтьєва-Форда. Приведено необхідні та достатні умови оптимальності розв'язку для дискретного варіанта моделі.

Наведено існуючі підходи та методи застосування генетичних алгоритмів для розв'язання задач багатокритеріальної оптимізації. Запропоновано математичну модель й алгоритми розв'язку багатокритеріальної задачі вибору стратегії розвитку виробничої системи. Наведено результати застосування для розв'язку цієї задачі методу надання рангів Голдберга та гібридного генетичного алгоритму.

Системну інформаційну технологію процесів оптимізації розроблено на базі дослідження функціональної залежності відгуку моделі від вхідних змінних за допомогою методів самоорганізації моделей.

Індекс рубрикатора НБУВ: З813.4 + З813.7

Рубрики:

Ідентифікація систем

Оптимізація систем

Шифр НБУВ: Ж23887 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Рассмотрена типичная постановка задачи гарантированного оценивания вектора состояния при дополнительном предположении, что в поведении внешней среды могут быть отрезки времени, когда ее действия могут быть предсказуемы. Поставлена задача распознавания состояния среды, которая приводится к решению системы неравенств в темпе поступления результатов измерений.

Виконано оптимізацію параметрів методу еволюційної кластеризації складних об'єктів та процесів. Проведено дослідження ефективності функціонування методу при зміні розмірності вхідних даних, параметрів генетичного алгоритму та виду фітнес-функції. Виконано порівняльний аналіз ефективності застосування оптимізованого та класичних методів для розв'язання задачі кластеризації областей України за економічними показниками.

Приведены результаты вычислительного эксперимента решения задачи многокритериальной псевдобулевой оптимизации с неполной начальной информацией о критериях. Основные теоретические результаты изложены в [1]. Приведены описания алгоритмов решения таких задач в случае с полной и частичной информацией о критериях.

Індекс рубрикатора НБУВ: З813.7

Рубрики:

Оптимізація систем

Шифр НБУВ: Ж26990 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Проведено аналіз моделей методу бджолиної колонії для розв'язку задач оптимізації. Розглянуто біологічні передумови методу, а також способи формалізації опису колективної поведінки бджолиної колонії для його моделювання. Вперше запропоновано модифікацію методу бджолиної колонії для розв'язку задачі відбору інформативних ознак.

Рассмотрены недостатки теории классической оптимизации. Проведен ее анализ в сравнении с теорией системной оптимизации. Уточнены представления об оптимизации.

Исследованы методы эволюционного поиска при решении оптимизационных задач. Определены задачи, которые являются трудноразрешимыми с помощью эволюционных методов. Выявлены комбинации эволюционных операторов, позволяющие эффективно решать различные задачи оптимизации.

Досліджено питання оптимізації структури складної технічної системи, що функціонує за умов дестабілізувальних впливів зовнішнього середовища. Визначено способи його впливу на ефективність функціонування таких систем. Досліджено загальні принципи та методи оцінювання якості складних технічних систем. Розроблено статичну та динамічну оптимізаційні моделі структури складної системи. Оцінено обчислювальну складність задач оптимізації для статичної та динамічної моделей її структури. Модифіковано метод гілок і відсікань для розв'язання статичної задачі оптимізації структури складної системи, що дозволяє скоротити час пошуку оптимального варіанта, зберігши за цього глобальний максимум. Розвинуто метод спрямованого перебору варіантів структури складної технічної системи, що дозволяє одержати розв'язок, наближений до оптимального, за обмежений проміжок часу розв'язання задачі. Удосконалено метод гілок і відсікань для розв'язання динамічної задачі оптимізації структури складної системи. Створено відповідне алгоритмічне та програмне забезпечення.

Розглянуто задачі параметричної оптимізації динаміки пучків траєкторій у системах з проміжними умовами, що накладаються на траєкторії системи в заданій множині точок. Досліджено нові постановки таких задач для неперервних і дискретних випадків, одержано необхідні умови оптимальності, розроблено алгоритми для їх розв'язування. Розв'язано задачу моделювання оптимальної динаміки пучка заряджених частинок у прискорювально-фокусувальних пристроях. Запропоновану методику можна використовувати для розв'язання задач з різних прикладних галузей, в яких невизначеність системи моделюється пучком траєкторій. Запропоновано підхід до розв'язання задачі побудови оптимального статичного портфеля цінних паперів за умов невизначеності як задачі оптимізації пучка траєкторій у дискретних процесах.

Одержано нові результати про типовість існування розв'язків, залежних від параметра неопуклих екстремальних задач. Для задач векторної оптимізації в метричних просторах одержано новий варіант варіаційного принципу Девілля-Годфруа-Зплера. Визначено нові теореми існування розв'язків задач максимізації опуклих функціоналів на опуклих обмежених підміюжинах нескінченновимірних банахових просторів. Розроблено теорію узагальненої розв'язності опуклих задач мінімізації. Проведено дослідження даних числових методів розв'язання неопуклих задач узагальненої оптимізації лінійних розподілених систем. Розвинуто теорію числового й аналітичного аналізу задач оптимізації лінійних розподілених систем з узагальненим керуванням і векторним критерієм якості. Проведено дослідження існування узагальнених розв'язків і керованості параболічних, псевдопараболічних і параболічно-гіперболічних моделей за умов спряження.

Изложены методы определения оптимальных параметров информационных систем и представления случайных сигналов и изображений, основанные на применении теории информации. Рассмотрены решения задач оптимизации параметров объектов с дискретным и непрерывным множеством состояний, а также информационно-статистические характеристики источников информации и каналов связи. Наглядно продемонстрированы сущность методов, их взаимосвязь и области применения. Составлены таблицы и приведены иллюстрации, позволяющие уяснить физическую сторону оптимизации.

Решена задача адаптивного прогнозирования многомерных временных рядов, характеристики которых могут резко изменяться непредсказуемым образом с течением времени. Введена нейросетевая архитектура с синапсами - динамическими фильтрами и предложен алгоритм обучения, сочетающий в себе как высокое быстродействие, так и фильтрующие свойства. Предлагаемый фильтр-предиктор предназначен для использования в задачах технического анализа, связанных с оперативным предсказанием биржевых курсов.

С целью автоматизации построения численных моделей количественных зависимостей решена актуальная задача построения нейро-нечетких аппроксиматоров. Предложены метод синтеза и модель нейро-нечеткой сети, позволяющие строить нейро-нечеткие регрессионные модели аппроксимируемой зависимости, обладающие способностями к обобщению и субъективному оцениванию достоверности результата.

Рассмотрена особенность задачи прогнозирования часовых рядов. Обнаружены критерии качества учебной выборки - ее противоречивость и повторяемость, исследованы возможности их использования для повышения качества учебной выборки.