ЭВОЛЮЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ С ГЕТЕРОГЕННОЙ ПОПУЛЯЦИЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧ КЛАСТЕРИЗАЦИИ И РАЗМЕЩЕНИЯ

Тип публикации: монография

Год издания: 2017

Аннотация: В монографии представлен новый подход к построению эффективных рандомизированных алгоритмов для решения оптимизационных задач кластеризации и размещения, позволяющих получать результат повышенной точности и устойчивости за ограниченное время. Под точностью в данном случае понимается способность алгоритма достигать такого значения целевой функции, которое трудно улучшить известными методами. Под стабильностью мы понимаем способность рандомизированного алгоритма останавливаться на одном и том же решении, либо на очень близких решениях в ходе многократных запусков алгоритма из произвольного начального решения. При этом алгоритмы способны эффективно решать задачи кластеризации в различных постановках и с различными целевыми функциями. Адресована студентам, аспирантам, преподавателям, научным работникам для использования в своей профессиональной области.

Ссылки на полный текст

Издание

Номера страниц: 196

Авторы

  • КАЗАКОВЦЕВ Л.А. (Сибирский федеральный университет)
  • ГУДЫМА М.Н. (Сибирский федеральный университет)
  • СТАШКОВ Д.В. (Сибирский федеральный университет)
  • СТУПИНА А.А. (Сибирский федеральный университет)
  • ДЖИОЕВА Н.Н. (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.