Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Реферативна база даних (1)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>A=Talib A$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 3
Представлено документи з 1 до 3
1.

Talib A. 
Improving throughput network using MIMO-beamforming [Електронний ресурс] / A. Talib, A. Hudhair, M. Reznikov, Yu. Khlaponin // Безпека інформації. - 2014. - Т. 20, № 1. - С. 12-16. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/bezin_2014_20_1_4
Попередній перегляд:   Завантажити - 564.319 Kb    Зміст випуску     Цитування
2.

Haide Al-Z. 
Priority allocation method of the bandwidth downlink of lte technology [Електронний ресурс] / Al-Z. Haide, Al-Sh. M. Talib, Yu. Khlaponin, AL-Sh. Talib // Наукоємні технології. - 2015. - № 2. - С. 166-171. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nt_2015_2_11
Попередній перегляд:   Завантажити - 967.151 Kb    Зміст випуску     Цитування
3.

Rafash A. G. H. 
Development of an enhanced scatter search algorithm using discrete chaotic Arnold’s cat map [Електронний ресурс] / A. G. H. Rafash, E. M. H. Saeed, A. S. M. Talib // Eastern-european journal of enterprise technologies. - 2021. - № 6(4). - С. 15-20. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2021_6(4)__4
Solving optimization problems is an ever-growing subject with an enormous number of algorithms. Examples of such algorithms are Scatter Search (SS) and genetic algorithms. Modifying and improving of algorithms can be done by adding diversity and guidance to them. Chaotic maps are quite sensitive to the initial point, which means even a very slight change in the value of the initial point would result in a dramatic change of the sequence produced by the chaotic map Arnold's Cat Map. Arnold's Cat Map is a chaotic map technique that provides long non-repetitive random-like sequences. Chaotic maps play an important role in improving evolutionary optimization algorithms and meta-heuristics by avoiding local optima and speeding up the convergence. This paper proposes an implementation of the scatter search algorithm with travelling salesman as a case study, then implements and compares the developed hyper Scatter Arnold's Cat Map Search (SACMS) method against the traditional Scatter Search Algorithm. SACMS is a hyper Scatter Search Algorithm with Arnold's Cat Map Chaotic Algorithm. Scatter Arnold's Cat Map Search shows promising results by decreasing the number of iterations required by the Scatter Search Algorithm to get an optimal solution(s). Travelling Salesman Problem, which is a popular and well-known optimization example, is implemented in this paper to demonstrate the results of the modified algorithm Scatter Arnold's Cat Map Search (SACMS). Implementation of both algorithms is done with the same parameters: population size, number of cities, maximum number of iterations, reference set size, etc. The results show improvement by the modified algorithm in terms of the number of iterations required by SS with an iteration reduction of 10 - 46 % and improvements in time to obtain solutions with 65 % time reduction.
Попередній перегляд:   Завантажити - 304.103 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського