Intelligent Image Recognition System

The design problem of intelligent image recognition system is considered. For the solution of this problem it is proposed to use constitution neural networks with fuzzy classifier pretraining with the help of the restricted Boltzmann machine

Багатокритеріальна умовна оптимізація на основі генетичних алгоритмів

This article takes on solving the problem of multicriteria conditional optimization. This problem is one of the most key tasks of the current time and has its application in many areas. Reuse of various existing algorithms for solving unconstrained optimization is proposed. Different methods of multicriteria unconditional optimization are reviewed. The advantages and disadvantages of each algorithm are analyzed. The algorithms modified to take into account the constraints. Additional algorithms of transition from solving an unconditional optimization problem to a conditional optimization problem are developed. A genetic algorithm SPEA2 was used to test the developed algorithms. Examples of solving the problem at hand using the aforementioned algorithms are presented. A comparative analysis of the final results was conducted.Рассмотрена проблема многокритериальной условной оптимизации, решение которой является одной из важнейших задач настоящего времени для многих областей. Предложено повторное использование существующих алгоритмов решения безусловной оптимизации. Рассмотрены различные алгоритмы многокритериальной безусловной оптимизации. Проанализированы достоинства и недостатки каждого алгоритма. Алгоритмы модифицированы для учета ограничений. Разработаны дополнительные алгоритмы перехода от решения задачи безусловной оптимизации к задаче условной оптимизации, для тестирования которых использован генетический алгоритм SPEA2. Приведены примеры решения поставленной задачи с использованием упомянутых алгоритмов. Проведен сравнительный анализ окончательных результатов.Розглянуто проблему багатокритеріальної умовної оптимізації, розв’язання якої натепер є найважливішим завданням для багатьох галузей. Ця проблема є однією з найважливіших задач теперішнього часу і знаходить застосування в багатьох областях. Запропоновано повторне використання існуючих алгоритмів розв’язання безумовної оптимізації. Розглянуто різні алгоритми багатокритеріальної безумовної оптимізації. Проаналізовано переваги та недоліки кожного алгоритму. Алгоритми модифіковано для врахування обмежень. Розроблено додаткові алгоритми переходу від розв’язання задачі безумовної оптимізації до задачі умовної оптимізації, для тестування яких використано генетичний алгоритм SPEA2. Наведено приклади вирішення поставленого завдання з використанням згаданих алгоритмів. Виконано порівняльний аналіз остаточних результатів