Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели

Abstract

Представлена архитектура обобщенного итерационного алгоритма метода группового учета аргументов, частными случаями которого есть алгоритмы многорядного и релаксационного типов, а также разновидности итерационно-комбинаторных алгоритмов. На основе предложенной методики численного анализа эффективности итерационных алгоритмов выполнено их сравнительное исследование и вопрос сходимости к истинной модели.

Представлено архітектуру узагальненого ітераційного алгоритму методу групового урахування аргументів, окремими випадками якого є алгоритми багаторядного та релаксаційного типів, а також різновиди ітераційно-комбінаторних алгоритмів. На основі запропонованої методики чисельного аналізу ефективності ітераційних алгоритмів виконано їх порівняльне дослідження і питання збіжності до істинної моделі.

The latest results concerning a sorting-out COMBI-GA hybrid algorithm with genetic search of optimal model as an alternative to known algorithms based on the determinate search procedures is summarized. Methods. The genetic-based algorithm uses the genetic operators to find an optimal model and reduce the exhaustive search of the combinatorial algorithm. Results. The effectiveness of four genetic operators is compared in COMBI-GA hybrid algorithm for solving test and real-world inductive modeling problems of diverse dimension.