Development of Methodological Foundations of Logistical Intellectual Control of Complex Systems Based on Hybrid Heuristic Algorithms
Item ID: 6445
1 Media file
2019/12/18
Citation
eNUPPIR (). Development of Methodological Foundations of Logistical Intellectual Control of Complex Systems Based on Hybrid Heuristic Algorithms. https://os4.nupp.edu.ua/document/item-7887
eNUPPIR. "Development of Methodological Foundations of Logistical Intellectual Control of Complex Systems Based on Hybrid Heuristic Algorithms." Web. . <https://os4.nupp.edu.ua/document/item-7887>.
eNUPPIR. "Development of Methodological Foundations of Logistical Intellectual Control of Complex Systems Based on Hybrid Heuristic Algorithms." Accessed . https://os4.nupp.edu.ua/document/item-7887.
Copied to clipboard
IJET-27301
Властивості
Тип
Українська
Назва
Англійська
Development of Methodological Foundations of Logistical Intellectual Control of Complex Systems Based on Hybrid Heuristic Algorithms
Українська
Розробка методологічних основ логістичного інтелектуального управління складними системами на основі гібридних евристичних алгоритмів
Автор
Українська
Опис
Англійська
Have been systematized and generalized the existing models of managing the production class of complex distributed systems. A formalized logical-plural model of a complex system is constructed, a description of all its elements is given. A two-level control system for this class of complex systems has been de-veloped. The advantage of the developed system is the possibility of eliminating the existing contradictions between the resource constraints that exist at different structural levels of complex production systems. Elements of a set of control actions based on the principle of hybridization of heuristic algorithms are described. A hybrid genetic algorithm using a fuzzy set machine for a selection operator was used, to optimize the overall logistic transportation plan. Verification of this algorithm was performed both on test functions and on objects of subject domains. The use of the apparatus of fuzzy sets in regulating the dimension of current populations makes it possible, within one formal apparatus, to implement the existing algorithms for selecting suitable individuals for further crossing. A neural-network modification of the method of group accounting of arguments is described as a short-term forecasting model. This model is verified on objects of sub-ject areas, its adequacy and advantages are shown with short-term forecasting of production, financial and statistical indicators
Українська
Систематизовано та узагальнено існуючі моделі управління виробничим класом складних розподілених систем. Побудована формалізована логічна множинна модель складної системи, дано опис всіх її елементів. Для цього класу складних систем розроблена дворівнева система управління. Перевага розробленої системи полягає в можливості усунення існуючих протиріч між обмеженнями ресурсів, які існують на різних структурних рівнях складних виробничих систем. Описано елементи набору керуючих впливів, засновані на принципі гібридизації евристичних алгоритмів. Був використаний гібридний генетичний алгоритм з використанням машини нечіткого набору для оператора вибору, який був використаний для оптимізації загального логістичного плану транспортування. Перевірка цього алгоритму проводилася як на тестових функціях, так і на об'єктах предметних областей. Використання апарату нечітких множин для регулювання розмірності поточної популяції дозволяє в рамках одного формального апарату реалізувати існуючі алгоритми вибору відповідних особин для подальшого схрещування. Нейросетевая модифікація методу групового обліку аргументів описується як модель короткострокового прогнозування. Дана модель верифікована за об'єктами предметних областей, її адекватність і переваги показані при короткостроковому прогнозуванні виробничих, фінансових і статистичних показників. реалізувати існуючі алгоритми відбору підходящих особин для подальшого перетину. Нейросетевая модифікація методу групового обліку аргументів описується як модель короткострокового прогнозування. Дана модель верифікована за об'єктами предметних областей, її адекватність і переваги показані при короткостроковому прогнозуванні виробничих, фінансових і статистичних показників. реалізувати існуючі алгоритми відбору підходящих особин для подальшого перетину. Нейросетевая модифікація методу групового обліку аргументів описується як модель короткострокового прогнозування. Дана модель верифікована за об'єктами предметних областей, її адекватність і переваги показані при короткостроковому прогнозуванні виробничих, фінансових і статистичних показників.
Мова
Дата випуску
Тематика
Англійська
Англійська
Англійська
Англійська
Англійська
Англійська
Українська
Українська
Українська
Українська
Українська
Українська
Видавництво
Бібліографічний опис
Українська
Skakalina O.V. Development of Methodological Foundations of Logistical Intellectual Control of Complex Systems Based on Hybrid Heuristic Algorithms / O.V. Skakalina // International Journal of Engineering & Technology. – 2018. – Vol. 7, № 4.8. – P. 534-538. – DOI: 10.14419/ijet.v7i4.8.27301
Набори елементів 1
Медіа
Metadata Information
Створено
2019-12-18 14:19
Last Modified
2019-12-18 14:19
Date Issued (DC)
2018
Item ID
#6445
Resource Template
Наукова стаття