РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ : доклад, тезисы доклада

Вахнин А. В.; Сопов Е. А.

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ : доклад, тезисы доклада / А. В. Вахнин, Е. А. Сопов. - [Б. м. : б. и.], 2020. - Текст : непосредственный // РЕШЕТНЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ : Материалы XXIV Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М. Ф. Решетнева: в 2 частях / РЕШЕТНЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ (2020 ; 10.11 - 13.11 ; Красноярск) : Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева", 2020. - Часть 2. - С. 161-163. - ISBN 9785864338476. Перевод заглавия: USING EVOLUTION ALGORITHMS FOR SOLVING LARGE-SCALE CLUSTERING

Аннотация: В данном исследовании продемонстрирована эффективность работы эволюционных алгоритмов при решении задач кластерного анализа большой размерности. Численные эксперименты показали, что предложенные подходы превосходят k-means и k-means++
In this paper, we have considered the performance of evolution algorithms for solving large-scale clustering. The numerical experiments have shown the proposed approaches outperform k-means and k-means++

Год издания: 2020

Авторы: Вахнин А. В. , Сопов Е. А.

Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

Выпуск: Часть 2

Мероприятие: РЕШЕТНЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ (Красноярск, 2020 ; 10.11 - 13.11)

Номера страниц: 161-163

Держатель оригинала документа: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

АЛГОРИТМ МНОГОУРОВНЕВОЙ КОЭВОЛЮЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

Сопов А.Е. и др.
2024 год

КООПЕРАТИВНАЯ КОЭВОЛЮЦИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ

Вахнин А. В. и др.
2019 год

ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ С АДАПТИВНЫМИ СТРАТЕГИЯМИ ГРУППИРОВКИ И РЕСТАРТА ДЛЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ…

Сопов А.Е. и др.
2025 год

АЛГОРИТМ КООПЕРАТИВНОЙ КОЭВОЛЮЦИИ С АДАПТАЦИЕЙ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ЗАДАЧ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

Тюрин П.Ю. и др.
2023 год

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УЛУЧШЕННОЙ…

Вахнин А. В.
2020 год

Гибридный эволюционный алгоритм для решения задач глобальной оптимизации сверхбольшой размерности

Вахнин А.В. и др.
2023 год

ANALYSIS OF CCSHADE-RAG ALGORITHM FOR LARGE-SCALE GLOBAL OPTIMIZATION PROBLEMS

Vakhnin A. V.
2019 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЭВОЛЮЦИОННОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ЗАДАЧ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ…

Вахнин А.В. и др.
2018 год

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ В ЗАДАЧАХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

Вахнин А.В. и др.
2017 год

ВЛИЯНИЕ РАЗМЕРА ПОПУЛЯЦИИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ АЛГОРИТМА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ЭВОЛЮЦИИ

Козлов В.Р. и др.
2025 год

НОВЫЙ МЕТОД ГРУППИРОВКИ ПЕРЕМЕННЫХ ДЛЯ ЗАДАЧ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

Вахнин А.В. и др.
2018 год

Эволюционный алгоритм с механизмом снижения размерности на основе автоэнкодеров

Сопов Антон Евгеньевич и др.
2026 год

Иерархический самоконфигурируемый алгоритм кооперативной коэволюции для решения задачи…

Семенкина О.Е. и др.
2023 год

О НАСТРОЙКЕ ПАРАМЕТРОВ АЛГОРИТМА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ЭВОЛЮЦИИ

Брестер К.Ю. и др.
2019 год

Применение методов кластерного анализа для динамической коррекции области поиска в генетическом…

Малашин Иван Павлович и др.
2025 год

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ БЕЗУСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Янсон Я.Е.
2024 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации