Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.psu.by/handle/123456789/32398
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorОськин, А. Ф.ru_RU
dc.contributor.authorОськин, Д. А.ru_RU
dc.contributor.authorOskin, A.-
dc.contributor.authorOskin, D.-
dc.date.accessioned2022-06-28T12:24:52Z-
dc.date.available2022-06-28T12:24:52Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationОськин, А. Ф. Алгоритм и программа численной оптимизации, реализующие метод роя части / А. Ф. Оськин, Д. А. Оськин // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2022. - № 4. - С. 26-31.ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.psu.by/handle/123456789/32398-
dc.description.abstractРассматривается один из методов численной оптимизации, реализующий так называемый метод роя частиц. Предлагается модификация метода, основанная на разбиении итерационного процесса вычисления на два этапа. Для ускорения вычислений и снижения их сложности. на первом этапе целевая функция заменяется упрощенной моделью, что позволяет быстро определить примерную область локализации экстремума. Окончательное решение ищется в найденной области локализации, с использованием исходной целевой функции. Описывается консольное приложение, реализующее алгоритм и приводятся результаты численных экспериментов, выполненных с помощью данного приложения.-
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherПолоцкий государственный университетru_RU
dc.relation.ispartofВеснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя C, Фундаментальныя навукіbe_BE
dc.relation.ispartofHerald of Polotsk State University. Series C, Fundamental sciencesen_EN
dc.relation.ispartofВестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные наукиru_RU
dc.rightsopen accessru_RU
dc.titleАлгоритм и программа численной оптимизации, реализующие метод роя частиru_RU
dc.title.alternativeNumerical Optimization Algorithm and Program Implementing the Particle Swar Optimization-
dc.typeArticleru_RU
dc.description.alternativeOne of the numerical optimization methods is considered, which implements the so-called particle swarm method. A modification of the method based on the division of the iterative calculation process into two stages is proposed. To speed up calculations and reduce their complexity. at the first stage, the objective function is replaced by a simplified model, which allows you to quickly determine the approximate area of extremum localization. The final solution is sought in the found localization area, using the original objective function. A console application that implements the algorithm is described and the results of numerical experiments performed using this application are presented.-
dc.citation.spage26ru_RU
dc.citation.epage31ru_RU
dc.identifier.doi10.52928/2070-1624-2022-38-4-26-31-
Appears in Collections:2022, № 4

Files in This Item:
File SizeFormat 
26-31.pdf313.86 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.