Проблемно-ориентированные алгоритмы мягких вычислений

В книге рассматриваются проблемно-ориентированные алгоритмы мягких вычислений. Представлены алгоритмы нечеткой кластеризации графических образов, мягких вычислений для представления графических образов, популяционный муравьиный алгоритм транспортной логистики, популяционный масштабируемый алгоритм для задач многомерной оптимизации многоэкстремальных функций. Рассмотрены под-ходы, связанные с параллелизмом мягких вычислений, параллельной кластерной обработкой продукционных правил в базах знаний интеллектуальных систем, а также представлен нейробиостохастический алгоритм для задачи балансирования тележки с двумя флагштоками разной длины. Монография адресована магистрантам и аспирантам, изучающим интеллектуальные информационные системы и технологии, а также специалистам по теоретическим основам информатики, программной инженерии и обработке информации.

оптимизация, алгоритм, машинное обучение, биоэвристика, кластеризация, масштабируемость, мягкие вычисления, нейронная сеть, нейроэволюция, нечеткая логика, параллелизм.

Благодарности

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-01-00412