Побудова самоадаптивних алгоритмів на основі нейронних мереж
Loading...
Date
Authors
Litvinchuk, Yuliia
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича
DOI
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.
Description
Keywords
нейронні мережі , машинне навчання , сумiш розподiлiв , оптимiзацiя гiперпараметрiв , коваріаційна матриця , CMA-ES алгоритм , моделювання , алгоритми кластеризацiї , оптимiзацiйна задача , генетичний алгоритм , метод рою часток , випадкове оточення , випадкове блукання , система стохастичних диференціальних рівнянь , марковські перемикання
Citation
Літвінчук Ю.А. Побудова самоадаптивних алгоритмів на основі нейронних мереж. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 113 – Прикладна математика. Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, Чернівці, 2024. 165 с.