FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3190409105> ?p ?o ?g. }

• W3190409105 abstract "Рассматривается задача нахождения глобального минимума непрерывной целевой функции многих переменных в области, имеющей вид многомерного параллелепипеда. Для решения сложных задач глобальной оптимизации предлагается гибридный эвристический параллельный метод глобальной оптимизации (ГЭПМ), основанный на комбинировании и гибридизации различных методов и технологии многоагентной системы. В состав ГЭПМ включены как новые методы (например, метод нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей, использующий обобщeнно-регрессионные нейронные сети (GRNN), отображающие значения целевой функции в значения координат), так и модифицированные классические методы (например, модифицированный метод Хука-Дживса). Кратко описывается программная реализация ГЭПМ в форме кроссплатформенной (на уровне исходного кода) программной библиотеки на языке C++, использующей обмен сообщениями через интерфейс MPI (Message Passing Interface). Приводятся результаты сравнения ГЭПМ с 21 современным методом глобальной оптимизации и генетическим алгоритмом на 28 тестовых целевых функциях 50 переменных. The problem of finding the global minimum of a continuous objective function of multiple variables in a multidimensional parallelepiped is considered. A hybrid heuristic parallel method for solving of complicated global optimization problems is proposed. The method is based on combining various methods and on the multi-agent technology. It consists of new methods (for example, the method of neural network approximation of inverse coordinate mappings that uses Generalized Regression Neural Networks (GRNN) to map the values of an objective function to coordinates) and modified classical methods (for example, the modified Hooke-Jeeves method). An implementation of the proposed method as a cross-platform (on the source code level) library written in the C++ language is briefly discussed. This implementation uses the message passing via MPI (Message Passing Interface). The method is compared with 21 modern methods of global optimization and with a genetic algorithm using 28 test objective functions of 50 variables." @default.
• W3190409105 created "2021-08-16" @default.
• W3190409105 creator A5026053101 @default.
• W3190409105 creator A5046368111 @default.
• W3190409105 date "2015-06-30" @default.
• W3190409105 modified "2023-09-27" @default.
• W3190409105 title "A hybrid heuristic parallel method of global optimization" @default.
• W3190409105 cites W2024471006 @default.
• W3190409105 doi "https://doi.org/10.26089/nummet.v16r224" @default.
• W3190409105 hasPublicationYear "2015" @default.
• W3190409105 type Work @default.
• W3190409105 sameAs 3190409105 @default.
• W3190409105 citedByCount "0" @default.
• W3190409105 crossrefType "journal-article" @default.
• W3190409105 hasAuthorship W3190409105A5026053101 @default.
• W3190409105 hasAuthorship W3190409105A5046368111 @default.
• W3190409105 hasBestOaLocation W31904091051 @default.
• W3190409105 hasConcept C11413529 @default.
• W3190409105 hasConcept C126255220 @default.
• W3190409105 hasConcept C154945302 @default.
• W3190409105 hasConcept C173801870 @default.
• W3190409105 hasConcept C33923547 @default.
• W3190409105 hasConcept C41008148 @default.
• W3190409105 hasConceptScore W3190409105C11413529 @default.
• W3190409105 hasConceptScore W3190409105C126255220 @default.
• W3190409105 hasConceptScore W3190409105C154945302 @default.
• W3190409105 hasConceptScore W3190409105C173801870 @default.
• W3190409105 hasConceptScore W3190409105C33923547 @default.
• W3190409105 hasConceptScore W3190409105C41008148 @default.
• W3190409105 hasLocation W31904091051 @default.
• W3190409105 hasOpenAccess W3190409105 @default.
• W3190409105 hasPrimaryLocation W31904091051 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W1529039225 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W1571373126 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W1986790369 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2004436626 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2021304289 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2024446945 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2093234512 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2097507821 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2116639577 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2168786079 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2263488542 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2359154244 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2369102525 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2370565637 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2581156000 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2759988623 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2971881234 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W2997096855 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W3142088347 @default.
• W3190409105 hasRelatedWork W3144381137 @default.
• W3190409105 isParatext "false" @default.
• W3190409105 isRetracted "false" @default.
• W3190409105 magId "3190409105" @default.
• W3190409105 workType "article" @default.