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, 446 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 сравнительного 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).

В.Е. Снитюк. А. Джулай «Эволюционный метод определения кратчайшего пути проезда пожарного расчета к месту пожара с оптимизированым 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, 173 Kb).

В.Е. Снитюк. А. Быченко «Эволюционное моделирование процесса распостранения пожара». В статье предложена эволюционная технология для определения времени и пути распространения пожара от точки его возникновения до особо опасного объекта. Она базируется на продукционных правилах, определяемых экспертным путем. Ядром такой технологии является использование методов Soft Computing для идентификации времени распространения и пути огня, а также оп-тимизации параметров соответствующих зависимостей. Рассмотрены аспекты решения указанной задачи с помощью нейронечеткой сети и эволюционных методов. скачать  (PDF, 143 Kb).

В.Е. Снитюк. «Эволюционное моделирование и программирование жизненного цикла технических систем в детерминированных условиях». Задача программирования жизненного цикла сложных технических систем является трудно формали-зуемой и поэтому для ее решения необходимо использовать методы, относящиеся к предметной об-ласти искусственного интеллекта. В статье изложены аспекты композиции эволюционного моделиро-вания и теории программирования жизненных циклов. Актуальность и рациональность такого объе-динения базируется на необходимости предвидения будущих процессов и следовании законам приро-ды, а также использовании элементарного, системного эволюционизма и синергетики. скачать  (PDF, 143 Kb).

В.Е. Снитюк. «Программирование жизненного цикла сложных систем в условиях неопределенности». В статье сделана попытка формализации процесса эволюционного моделирования, направленного на повышение эффективности этапа функционирования сложной технической системы. Определены аспекты, сопровождающие систему по этапам жизненного цикла, включающие изменение множества задач, решаемых системой, структуры и стратегии управления. В предложенных моделях учтен фактор неопределенности и они являются дальнейшим развитием моделей, разработанных для детерминированных условий и предложенных в предыдущих публикациях автора. скачать  (PDF, 247 Kb).

В.Е. Снитюк. «Нейросетевое планирование процесса проектирования с использованием аппарата теории нечетких множеств». В статье предложен нетрадиционный подход к решению традиционной задачи - нахо-ждение оптимального пути на сетевом графике. Композиция методов теории нечетких множеств и нейронных сетей разрешает находить наиболее ранние и поздние прогнозные сроки начала проектных работ. Субъективный характер принятия решений экспертами получает поддержку за счет уменьшения априорной энтропии при идентификации продолжительности проектных работ. скачать  (PDF, 563 Kb).

В. Снитюк, П. Кучер. «Формализация задачи комплектования и эволюционные аспекты ее решения». В статье рассмотрена технология решения задачи комплектования аварийно-спасательной техники с ис¬пользованием многокритериальной оптимизации, последовательного анализа вариантов и эволюционного моделирования. Разработаны модели, служащие информационно-аналитическим базисом формирования интегрального критерия. скачать  (PDF, 357 Kb).

В.Е. Снитюк. «Препроцессинг априорной информации - необходимое условие эффективной идентификации». В докладе проведен анализ современных методов предобработки (препроцессинга) информации и предложена структурная схема подсистемы ИАС, оптимизирующая процесс аналитической обработки данных. скачать (PDF, 67 Kb).