В.Е. Снитюк, А.А. Тимченко А.А., С.В. Стась «Эволюционная парадигма проектирования технических систем». В статье изложены основные идеи и принципы нового подхода к проектированию сложных технических систем, в котором используются методы адаптивных природных процессов и алгоритмы функционирования человеческого мозга. Предложена композиционная модель, которая объединяет методы искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов. скачать (PDF, 107 Kb).

А.А. Златкин, В.Е. Снитюк. «Композиционный метод эволюционного моделирования в проектных задачах». В статье предложен композиционный метод для вычисления оптимальных значений входных параметров сложных технических систем. Разработана синтетическая процедура прогнозирования эффективности проектируемой системы на базе композиции биокибернетических методов: нейронных сетей и генетических алгоритмов, без построения аналитических функций. скачать (PDF, 103 Kb).

В.Е. Снитюк, Рифат Мохаммед Али. «Модели и методы определения компетентности экспертов на базе аксиомы несмещенности». Предложен алгоритм определения компетентности экспертов на базе аксиомы несмещенности, согласно которой наиболее компетентным считается тот эксперт, расхождение суждений которого с суждениями других экспертов минимально. Классифицированы вопросы анкеты для ее автоматизированной обработки и разработаны модели для определения меры близости ответов экспертов. скачать (PDF, 131 Kb).

В.Е. Снитюк, Рифат Мохаммед Али. «Модели процесса принятия адаптивных решений композиционной структуры с детерминированными и вероятностными характеристиками». Предложены модели процесса принятия адаптивных решений с использованием композиции классических математических методов и теории нейронных сетей. Разработана процедура, которая позволяет уточнять и корректировать экспертные выводы, полученные с учетом доминирования личной заинтересованности для детерминированных характеристик и характеристик, для которых известны ряды распределения значений. скачать (PDF, 160 Kb).

В.М. Шарапов, В.Е. Снитюк. «Биокибернетический метод определения оптимума целевой функции в условиях неопределенности». В статье предложен метод структурной и параметрической идентификации целевой функции с ее последующей оптимизацией при коротких выборках статистических данных на основе биокибернетической композиции. скачать (PDF, 245 Kb).

В.Е. Снитюк, В.М. Шарапов. «Эволюционно-параметрическая оптимизация RBF-сети». Радиально-базисные нейронные сети (RBF) являются достаточно хорошими аппроксиматорами в области изменения данных, на которых происходил процесс их обучения. Вне этой области, в общем случае, поведение сети непредсказуемо, но может быть оптимизировано через настойку ее параметров. В статье предложен метод эволюционного поиска оптимальных окон RBF-сети и рассмотрены различные варианты его реализации. скачать (PDF, 151 Kb).

В.Е. Снитюк. «Концептуальные принципы и методы проектирования систем автоматизированного контроля знаний». В статье изложен анализ причин неудовлетворительного состояния дистанционного обучения в части разработки и внедрения автоматизированных систем контроля знаний. Выполнена постановка задачи эффективного тестирования и разработаны принципы ее решения. Предложены оригинальный подход к классификации вопросов контроля и методы обработки ответов, которые базируются на синергетических процедурах. скачать (PDF, 108 Kb).

В.Е. Снитюк, С.А. Говорухин. «Технология data mining и средства ее реализации». В статье предложена композиция методов, базирующихся на идеологии системного анализа и технологии data mining, что дает возможность эффективного решения задач идентификации и прогнозирования. Определены структурные элементы процесса обработки данных в IAC "Alternative S". скачать (PDF, 335 Kb).

В.Е. Снитюк. «Композиционное преодоление неопределенности в задачах нелинейной многофакторной оптимизации». В статье предложен новый подход к решению задачи многофакторной нелинейной оптимизации, базирующийся на использовании идей и принципов теории вероятностей, теории неопределенности и эволюционного моделирования. Его преимуществом является отсутствие требований к оптимизируемой функции и нахождение ее глобального оптимума. скачать (PDF, 109 Kb).

В.Е. Снитюк, А.А. Тимченко, Л.П. Оксамытная, Е.В. Ланских. «Идентификация критериальной функции на базе самоорганизации моделей с использованием символьной математики в среде Matlab». скачать  (PDF, 188 Kb).

В.Е. Снитюк, А.Н. Джулай. «Интеллектуальная технология оптимизации пути следования пожарного расчета к месту пожара». Рассмотрена и формализована задача оптимизации пути следования пожарного расчета к месту пожара. Предложено эволюционный метод определения кратчайшего пути, базирующийся на основных понятиях и методологии генетического программирования. Определены целевые функции поиска оптимального решения, разработаны формальные представления базовых структурных единиц и предложены критерии окончания итерационного процесса. скачать  (PDF, 182 Kb).

В.Е. Снитюк. «Эволюционная кластеризация сложных объектов и процессов». В статье предложен метод кластеризации сложных объектов и процессов, базирующийся на использовании генетического алгоритма. Рассмотрены аспекты его реализации и формирования фитнесс-функции. Представлено решение задачи кластеризации областей Украины по социально-экономическим показателям и осуществлен его сравнительный анализ с результатами классических методов. скачать  (PDF, 160 Kb).

В.Е. Снитюк. «Аспекты эволюционного моделирования в задачах оптимизации». Границы познания процессов современного мира являются размытыми и все стремительнее расширяются. Возникновение новых предметных областей, новых проблем становится еще одним подтверждением принципа "новых задач" академика В.М. Глушкова. В статье выполнен анализ методов решения таких задач, базирующихся на принципах дарвиновской эволюции. Показаны их преимущества и недостатки при решении задач оптимизации в сравнении с классическими методами. Рассмотрены аспекты научных исследований эволюционных методов в известных мировых школах. Обсуждаются проблемы сходимости и границ применимости. скачать  (PDF, 156 Kb).

В.Е. Снитюк, А.Н. Джулай. «Эволюционный метод определения кратчайшего пути проезда пожарного расчета к месту пожара с оптимизированным пространством поиска». В статье предложен метод определения кратчайшего пути проезда пожарного автомобиля к месту пожара по критерию минимизации времени с использованием эволюционного моделирования. Исследован алгоритм его реализации на базе полного и оптимизированного пространства поиска возможных решений. Рассмотрены аспекты формирования моделей целевой функции и программной реализации метода. Выполнена экспериментальная верификация и приведены результаты сравни-тельного анализа с экспертными заключениями. скачать  (PDF, 208 Kb).

В.Е. Снитюк. «Эволюционный метод восстановления пропусков в данных». В статье выполнен анализ моделей и методов, предназначенных для восстановления отсутствующих данных. Предложен эволюционный метод, базирующийся на композиции использования нейронной сети и генетического алгоритма. Технология восстановления пропусков не требует выполнения ограничений, связанных с линейностью модели, распределением параметров и других. скачать  (PDF, 213 Kb).

В.Е. Снитюк. «Применение метода стохастической реллаксации для прогнозирования рынка недвижимости». В статье рассмотрено решение задачи прогнозирования цен на жилье с помощью искусственных нейронных сетей. Обосновано применение стохастических методов обучения сети и предложен модифицированный метод стохастической релаксации с использованием принципа регулярности. скачать  (PDF, 133 Kb).