Digital catalogue


 

Choice of metadata IPR SMART

Page 1, Results: 31

Отмеченные записи: 0

13974

    Системы искусственного интеллекта. Часть 1 : учебное пособие. - [Б. м.] : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2011 - .Системы искусственного интеллекта. Часть 1 / Павлов С. Н. - 2011. - 176 с. - ISBN 978-5-4332-0013-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- интеллектуальная система -- логический вывод -- планирование действий -- машинное зрение
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются теоретические и организационно-методологические вопросы разработки и применения систем искусственного интеллекта. Изложены базовые принципы, подходы, классификация, методы, модели и стратегии систем различного назначения, традиционно считающиеся интеллектуальными: интеллектуальные информационные системы, понимание естественного языка и изображений, представление знаний и обучение, логический вывод и планирование действий. Большое внимание уделяется экспертным системам, обработки естественного языка, машинному зрению. Пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Компьютерная инженерия», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», а также аспирантов и специалистов, интересующихся вопросами систем искусственного интеллекта.

Системы искусственного интеллекта. Часть 1 [Электронный ресурс] : Учебное пособие. Системы искусственного интеллекта. Часть 1 / Павлов С. Н., 2011. - 176 с.

1.

Системы искусственного интеллекта. Часть 1 [Электронный ресурс] : Учебное пособие. Системы искусственного интеллекта. Часть 1 / Павлов С. Н., 2011. - 176 с.


13974

    Системы искусственного интеллекта. Часть 1 : учебное пособие. - [Б. м.] : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2011 - .Системы искусственного интеллекта. Часть 1 / Павлов С. Н. - 2011. - 176 с. - ISBN 978-5-4332-0013-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- интеллектуальная система -- логический вывод -- планирование действий -- машинное зрение
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются теоретические и организационно-методологические вопросы разработки и применения систем искусственного интеллекта. Изложены базовые принципы, подходы, классификация, методы, модели и стратегии систем различного назначения, традиционно считающиеся интеллектуальными: интеллектуальные информационные системы, понимание естественного языка и изображений, представление знаний и обучение, логический вывод и планирование действий. Большое внимание уделяется экспертным системам, обработки естественного языка, машинному зрению. Пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Компьютерная инженерия», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», а также аспирантов и специалистов, интересующихся вопросами систем искусственного интеллекта.

13975

    Системы искусственного интеллекта. Часть 2 : учебное пособие. - [Б. м.] : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2011 - .Системы искусственного интеллекта. Часть 2 / Павлов С. Н. - 2011. - 194 с. - ISBN 978-5-4332-0014-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- интеллектуальная система -- логический вывод -- планирование действий -- машинное зрение
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются теоретические и организационно-методологические вопросы разработки и применения систем искусственного интеллекта. Изложены базовые принципы, подходы, классификация, методы, модели и стратегии систем различного назначения, традиционно считающиеся интеллектуальными: интеллектуальные информационные системы, понимание естественного языка и изображений, представление знаний и обучение, логический вывод и планирование действий. Большое внимание уделяется экспертным системам, обработки естественного языка, машинному зрению. Пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Компьютерная инженерия», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», а также аспирантов и специалистов, интересующихся вопросами систем искусственного интеллекта.

Системы искусственного интеллекта. Часть 2 [Электронный ресурс] : Учебное пособие. Системы искусственного интеллекта. Часть 2 / Павлов С. Н., 2011. - 194 с.

2.

Системы искусственного интеллекта. Часть 2 [Электронный ресурс] : Учебное пособие. Системы искусственного интеллекта. Часть 2 / Павлов С. Н., 2011. - 194 с.


13975

    Системы искусственного интеллекта. Часть 2 : учебное пособие. - [Б. м.] : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2011 - .Системы искусственного интеллекта. Часть 2 / Павлов С. Н. - 2011. - 194 с. - ISBN 978-5-4332-0014-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- интеллектуальная система -- логический вывод -- планирование действий -- машинное зрение
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются теоретические и организационно-методологические вопросы разработки и применения систем искусственного интеллекта. Изложены базовые принципы, подходы, классификация, методы, модели и стратегии систем различного назначения, традиционно считающиеся интеллектуальными: интеллектуальные информационные системы, понимание естественного языка и изображений, представление знаний и обучение, логический вывод и планирование действий. Большое внимание уделяется экспертным системам, обработки естественного языка, машинному зрению. Пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Компьютерная инженерия», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», а также аспирантов и специалистов, интересующихся вопросами систем искусственного интеллекта.

129289

    Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2022. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-2275-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- данные -- мультимодальный анализ -- слабоструктурированные данные -- социальная сеть -- схожесть
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию. Публикуется в авторской редакции.

Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.

Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей [Электронный ресурс] / Ярушкина Н. Г., 2022. - 114 с.

3.

Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей [Электронный ресурс] / Ярушкина Н. Г., 2022. - 114 с.


129289

    Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2022. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-2275-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- данные -- мультимодальный анализ -- слабоструктурированные данные -- социальная сеть -- схожесть
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию. Публикуется в авторской редакции.

Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.

108282
Сысоев, Д. В.
    Введение в теорию искусственного интеллекта : учебное пособие / Сысоев Д. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-1092-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нейронная система -- нечеткая логика
Аннотация: В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».

Доп.точки доступа:
Курипта, О. В.
Проскурин, Д. К.

Сысоев, Д. В. Введение в теорию искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Сысоев Д. В., 2021. - 170 с.

4.

Сысоев, Д. В. Введение в теорию искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Сысоев Д. В., 2021. - 170 с.


108282
Сысоев, Д. В.
    Введение в теорию искусственного интеллекта : учебное пособие / Сысоев Д. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-1092-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нейронная система -- нечеткая логика
Аннотация: В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».

Доп.точки доступа:
Курипта, О. В.
Проскурин, Д. К.

108228
Павлова, А. И.
    Искусственные нейронные сети : учебное пособие / Павлова А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 190 с. - ISBN 978-5-4497-1165-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- базисная сеть -- искусственная сеть -- искусственный интеллект -- нейрон -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (ИНС), приведены особенности функционирования биологических и искусственных нейронов, классификации искусственных нейронных сетей, методы и подходы к обучению ИНС. Изложены архитектура и принципы обучения многослойных, радиальных базисных сетей, а также самоорганизующиеся алгоритмы классификации данных, методы обучения ИНС для распознавания образов. Учебное пособие предназначено для бакалавров и магистров укрупненных групп направлений подготовки 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки», 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплины «Искусственные нейронные сети», «Математические модели искусственного интеллекта», «Нейронные сети», «Теория и практика нейронных сетей» и другие аналогичные курсы.

Павлова, А. И. Искусственные нейронные сети [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Павлова А. И., 2021. - 190 с.

5.

Павлова, А. И. Искусственные нейронные сети [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Павлова А. И., 2021. - 190 с.


108228
Павлова, А. И.
    Искусственные нейронные сети : учебное пособие / Павлова А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 190 с. - ISBN 978-5-4497-1165-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- базисная сеть -- искусственная сеть -- искусственный интеллект -- нейрон -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (ИНС), приведены особенности функционирования биологических и искусственных нейронов, классификации искусственных нейронных сетей, методы и подходы к обучению ИНС. Изложены архитектура и принципы обучения многослойных, радиальных базисных сетей, а также самоорганизующиеся алгоритмы классификации данных, методы обучения ИНС для распознавания образов. Учебное пособие предназначено для бакалавров и магистров укрупненных групп направлений подготовки 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки», 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплины «Искусственные нейронные сети», «Математические модели искусственного интеллекта», «Нейронные сети», «Теория и практика нейронных сетей» и другие аналогичные курсы.

123354
Сурова, Н. Ю.
    Искусственный интеллект : монография / Сурова Н. Ю. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2021. - 408 с. - ISBN 978-5-238-03513-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети
Аннотация: В книге представлены как основы технологии искусственного интеллекта, включая работу с данными, машинное и глубокое обучение, нейронные сети, так и описания решений, сервисов и платформ с использованием технологии ИИ в мире и России. Отдельное внимание уделено законодательно-нормативным документам и технико-экономическим особенностям развития искусственного интеллекта в России и мире. Раскрыта динамика процессов развития решений с использованием технологии искусственного интеллекта. Даны прогнозы внедрения цифровых технологий в России на примере искусственного интеллекта, опираясь на реализацию Федерального проекта «Искусственный интеллект» 2021—2024 гг.

Доп.точки доступа:
Косов, М. Е.

Сурова, Н. Ю. Искусственный интеллект [Электронный ресурс] : Монография / Сурова Н. Ю., 2021. - 408 с.

6.

Сурова, Н. Ю. Искусственный интеллект [Электронный ресурс] : Монография / Сурова Н. Ю., 2021. - 408 с.


123354
Сурова, Н. Ю.
    Искусственный интеллект : монография / Сурова Н. Ю. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2021. - 408 с. - ISBN 978-5-238-03513-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети
Аннотация: В книге представлены как основы технологии искусственного интеллекта, включая работу с данными, машинное и глубокое обучение, нейронные сети, так и описания решений, сервисов и платформ с использованием технологии ИИ в мире и России. Отдельное внимание уделено законодательно-нормативным документам и технико-экономическим особенностям развития искусственного интеллекта в России и мире. Раскрыта динамика процессов развития решений с использованием технологии искусственного интеллекта. Даны прогнозы внедрения цифровых технологий в России на примере искусственного интеллекта, опираясь на реализацию Федерального проекта «Искусственный интеллект» 2021—2024 гг.

Доп.точки доступа:
Косов, М. Е.

106136

    Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-9795-2088-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
мультимодальный анализ -- программная система -- слабоструктурированные большие данные -- техническая система
Аннотация: В представленной книге авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных больших данных с учетом контекста, сформированного с применением онтологических моделей, в том числе нечетких. Рассмотрены подходы к предиктивному анализу технических систем, проектов программных систем, поведения пользователей различных социальных медиа. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию.

Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Гуськов, Г. Ю.
Дударин, П. В.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Наместников, А. М.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Эгов, Е. Н.

Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных [Электронный ресурс] / Ярушкина Н. Г., 2020. - 221 с.

7.

Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных [Электронный ресурс] / Ярушкина Н. Г., 2020. - 221 с.


106136

    Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-9795-2088-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
мультимодальный анализ -- программная система -- слабоструктурированные большие данные -- техническая система
Аннотация: В представленной книге авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных больших данных с учетом контекста, сформированного с применением онтологических моделей, в том числе нечетких. Рассмотрены подходы к предиктивному анализу технических систем, проектов программных систем, поведения пользователей различных социальных медиа. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию.

Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Гуськов, Г. Ю.
Дударин, П. В.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Наместников, А. М.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Эгов, Е. Н.

99814
Балабанов, П. В.
    Техническое зрение робототехнических комплексов : учебное пособие / Балабанов П. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2019. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2096-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
видеокамера -- робототехника -- робототехнический комплекс -- техническое зрение
Аннотация: Рассмотрены основные алгоритмы обработки изображений, которые могут быть реализованы в различных средах: как в LabView NI VISION, так и в OpenCV, Python, с помощью которых можно обрабатывать информацию с видеокамер, а также управлять как промышленными манипуляторами, так и мобильными роботами (в том числе беспилотными летательными аппаратами). Предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки 15.03.06 «Механика и робототехника», а также для студентов и аспирантов, изучающих информационные технологии и системы технического зрения.

Доп.точки доступа:
Дивин, А. Г.
Егоров, А. С.

Балабанов, П. В. Техническое зрение робототехнических комплексов [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Балабанов П. В., 2019. - 81 с.

8.

Балабанов, П. В. Техническое зрение робототехнических комплексов [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Балабанов П. В., 2019. - 81 с.


99814
Балабанов, П. В.
    Техническое зрение робототехнических комплексов : учебное пособие / Балабанов П. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2019. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2096-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
видеокамера -- робототехника -- робототехнический комплекс -- техническое зрение
Аннотация: Рассмотрены основные алгоритмы обработки изображений, которые могут быть реализованы в различных средах: как в LabView NI VISION, так и в OpenCV, Python, с помощью которых можно обрабатывать информацию с видеокамер, а также управлять как промышленными манипуляторами, так и мобильными роботами (в том числе беспилотными летательными аппаратами). Предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки 15.03.06 «Механика и робототехника», а также для студентов и аспирантов, изучающих информационные технологии и системы технического зрения.

Доп.точки доступа:
Дивин, А. Г.
Егоров, А. С.

80898
Прокопенко, Н. Ю.
    Исследование операций : учебное пособие / Прокопенко Н. Ю. - Нижний Новгород : Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ, 2018. - 165 с. - ISBN 978-5-528-00273-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
интерпретация -- линейное программирование -- операция
Аннотация: В учебном пособии представлены модели линейного, целочисленного, динамического программирования. Приведены примеры разработки и применения рассматриваемых методов и моделей. Для подготовки студентов бакалавриата по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика» профили «Прикладная информатика в экономике», «Прикладная информатика в менеджменте».

Прокопенко, Н. Ю. Исследование операций [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Прокопенко Н. Ю., 2018. - 165 с.

9.

Прокопенко, Н. Ю. Исследование операций [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Прокопенко Н. Ю., 2018. - 165 с.


80898
Прокопенко, Н. Ю.
    Исследование операций : учебное пособие / Прокопенко Н. Ю. - Нижний Новгород : Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ, 2018. - 165 с. - ISBN 978-5-528-00273-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
интерпретация -- линейное программирование -- операция
Аннотация: В учебном пособии представлены модели линейного, целочисленного, динамического программирования. Приведены примеры разработки и применения рассматриваемых методов и моделей. Для подготовки студентов бакалавриата по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика» профили «Прикладная информатика в экономике», «Прикладная информатика в менеджменте».

89520
Кобак, В. Г.
    Исследование эвристических методов решения минимаксной неоднородной задачи по различным критериям : монография / Кобак В. Г. - Ростов-на-Дону : Северо-Кавказский филиал Московского технического университета связи и информатики, 2017. - 109 с. - ISBN 978-5-904033-17-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
генетические алгоритмы -- минимаксная задача -- модель голдберга -- эвристический метод
Аннотация: В данной работе исследуется одно из интересных направлений теории расписаний, сформулированное как минимаксная однородная распределительная задача теории расписаний. В настоящее время получили широкое распространение при решении таких задач модели генетических алгоритмов. В монографии подробно рассматривается модифицированная модель Голдберга, широко применяемая к однородным вычислительным системам, содержащим различное количество процессоров. В данной работе модифицированная модель Голдберга усилена алгоритмическими преобразованиями, приведены подробные примеры решения усиленные сравнительными вычислительными характеристиками. Монография предназначена для аспирантов, преподавателей и студентов, а также для научных инженерно-технических работников, работающих в области информационных технологий и программирования и специализирующихся на решении задач, связанных с применением систем и алгоритмов искусственного интеллекта.

Доп.точки доступа:
Жуковский, А. Г.
Манин, А. А.

Кобак, В. Г. Исследование эвристических методов решения минимаксной неоднородной задачи по различным критериям [Электронный ресурс] : Монография / Кобак В. Г., 2017. - 109 с.

10.

Кобак, В. Г. Исследование эвристических методов решения минимаксной неоднородной задачи по различным критериям [Электронный ресурс] : Монография / Кобак В. Г., 2017. - 109 с.


89520
Кобак, В. Г.
    Исследование эвристических методов решения минимаксной неоднородной задачи по различным критериям : монография / Кобак В. Г. - Ростов-на-Дону : Северо-Кавказский филиал Московского технического университета связи и информатики, 2017. - 109 с. - ISBN 978-5-904033-17-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.813

Кл.слова (ненормированные):
генетические алгоритмы -- минимаксная задача -- модель голдберга -- эвристический метод
Аннотация: В данной работе исследуется одно из интересных направлений теории расписаний, сформулированное как минимаксная однородная распределительная задача теории расписаний. В настоящее время получили широкое распространение при решении таких задач модели генетических алгоритмов. В монографии подробно рассматривается модифицированная модель Голдберга, широко применяемая к однородным вычислительным системам, содержащим различное количество процессоров. В данной работе модифицированная модель Голдберга усилена алгоритмическими преобразованиями, приведены подробные примеры решения усиленные сравнительными вычислительными характеристиками. Монография предназначена для аспирантов, преподавателей и студентов, а также для научных инженерно-технических работников, работающих в области информационных технологий и программирования и специализирующихся на решении задач, связанных с применением систем и алгоритмов искусственного интеллекта.

Доп.точки доступа:
Жуковский, А. Г.
Манин, А. А.

Page 1, Results: 31

 

All receipts for 
Or select the month you are interested in