Побудова самоадаптивних алгоритмів на основі нейронних мереж - Litvinchuk, Yuliia (Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, 2024)
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.
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