http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161840 2026-04-06T05:57:22Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161944 Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів Сидорук, В.А.; Єршов, П.С.; Богурський, Д.О.; Марочканич, О.Р. Запропоновано підхід для автоматизації вибору алгоритму розв’язання прикладних задач. Розроблено і навчено нейронну мережу для розпізнавання типу розрідженої матриці. Проведено чисельні експерименти на вузлі суперкомп’ютера СКІТ.; Предложен подход для автоматизации выбора алгоритма решения прикладных задач. Разработана и обучена нейронная сеть для распознавания типа разреженной матрицы. Проведены численные эксперименты на узле суперкомпьютера СКИТ.; An approach for automating the choice of algorithm for solving applied problems is proposed. We develop and train a neural network to recognize the type of sparse matrix. Numerical experiments were carried out on the node of the supercomputer SKIT. 2019-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161943 Алгоритм emshor и его octave реализация Измаилов, А.Ф.; Стецюк, П.И.; Фишер, А. Исследуется применение метода эллипсоидов для построения алгоритма нахождения приближения к точке минимума выпуклой функции: гарантируется нахож-дение такой точки, в которой значение функции отличается от минимального не более чем на заданную величину. Алгоритм является частным случаем субградиентных методов с растяжением пространства в направлении субградиента с коэффициентом, который зависит только от размерности пространства переменных. Он может быть использован для минимизации гладких и негладких выпуклых функций нескольких десятков переменных.; Досліджується застосування методу еліпсоїдів для побудови алгоритму знаходження наближення до точки мінімуму опуклої функції: гарантується знаходження такої точки, в якій значення функції відрізняється від мінімального не більше, ніж на задану величину. Алгоритм є окремим випадком субградієнтних методів з розтягом простору в напрямку субградієнта з коефіцієнтом, який залежить тільки від розмірності простору змінних. Він може бути використаний для мінімізації гладких і негладких опуклих функцій декількох десятків змінних.; The application of the ellipsoid method for constructing an algorithm for finding an approximation to a minimum point of a convex function is investigated: the algorithm guarantees finding such a point at which the value of the function differs from the minimum by no more than a specified value. The algorithm is a special case of subgradient methods with space dilation in the direction of the subgradient with a coefficient that depends only on the dimension of the space of variables. It can be used to minimize smooth and non-smooth convex functions of several tens of variables. 2019-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161942 К численной эффективности одной модификации r-алгоритма Журбенко, Н.Г.; Лиховид, А.П. Рассматривается одна модификация r-алгоритма – алгоритма минимизации с использованием операции растяжения пространства в направлении разности двух последовательных субградиентов. В отличие от r-алгоритма, значения коэффициентов растяжения в предложенной модификации рассчитываются в процессе работы алгоритма. Алгоритм может использоваться с постоянным шагом. Приводятся результаты исследования численной эффективности алгоритма.; Розглядається одна модифікація r-алгоритму – алгоритму мінімізації з використанням операції розтягування простору в напрямку різниці двох послідовних субградієнтів. На відміну від r-алгоритму, значення коефіцієнтів розтягування в запропонованій модифікації розраховуються в процесі роботи алгоритму. Алгоритм може використовуватися з постійним кроком. Наводяться результати дослідження чисельної ефективності алгоритму.; We consider a modification of the r-algorithm, the minimization algorithm using the operation of space dilation in the direction of the difference of two successive subgradients. In contrast to the r-algorithm, the proposed modification of the algorithm calculate the values of dilation coefficients . The algorithm can be used with a constant step. The results of the study of the numerical efficiency of the algorithm are given. 2019-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/161941 Использование разнообразности начальной популяции в многопопуляционном генетическом алгоритме Лукьянов, И.О.; Литвиненко, Ф.А.; Криковлюк, Е.А. Рассмотрены некоторые особенности генерации начальной популяции при параллельной реализации многопопуляционного генетического алгоритма, а также некоторые подходы к ее оптимальному использованию. Реализованы некоторые модификации генетического алгоритма, рассмотренного в предыдущих работах, для уменьшения использования операции мутации для конкретной задачи. В результате удалось исключить операции мутации до достижения 98 % от оптимума, при сравнительно низком количестве рассмотренных вариантов решения (альтернатив).; Розглянуті деякі особливості генерації початкової популяції в паралельній реалізації багатопопуляціонного генетичного алгоритму, а також підходи до її оптимального використання. Реалізовані деякі модифікації генетичного алгоритму розглянутого в попередніх роботах, з метою зменшення використання операції мутації для конкретної задачі. Як результат вдалося виключити операції мутації поки не було досягнуто 98% від оптимуму, з порівняно низькою кількістю розглянутих варіантів рішення (альтернатив).; We consider some features of generation the initial population in parallel implementation of the multi-population genetic algorithm, as well as approaches to its optimal use. Some modifications of the genetic algorithm considered in previous works are implemented to reduce the use of the mutation operation for a specific problem. As a result, it was possible to exclude mutation operations to achieve 98% of the optimum, with a relatively low number of considered solution options (alternatives). 2019-01-01T00:00:00Z