Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0223U001875, 0122U200404 , Науково-дослідна робота Назва роботи Розробити математематичні моделі та методи розв’язування задач оптимізації, обчислювальної математики і розпізнавання для побудови суперкомп’ютерних технологій. Назва етапу роботи Керівник роботи Сергієнко Іван Васильович, Доктор фізико-математичних наук Дата реєстрації 04-02-2023 Організація виконавець Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова Національної академії наук України Опис етапу Проведено теоретичне дослідження ефективності роботи об’єднань (портфелів і команд) алгоритмів. Встановлено, що командний підхід забезпечує надлінійне прискорення пошуку високоякісних розв’язків, а портфель алгоритмів наближається до лінійного коефіцієнта прискорення. Встановлено умови існування та стійкості розв’язків векторних задач оптимізації з неперервними функціями критеріїв і допустимою множиною довільної структури при збуреннях вхідних даних векторного критерію. Це відкриває широкі перспективи для регуляризації некоректно сформульованих задач та побудови ефективних методів їхнього розв’язання. Досліджено математичні моделі ідентифікації параметрів для задач масопереносу речовини у вигляді різномасштабної диференціальної математичної задачі в нанопоровому середовищі. Побудовано узагальнені задачі та відповідні спряжені задачі. На основі теорії оптимального керування станами багатокомпонентних розподілених систем отримано явні вирази градієнтів функціоналів-нев’язок для ідентифікації параметрів розглянутих початково-крайових задач градієнтними методами. Розроблено методологію диверсифікації пошуку в алгоритмах оптимізації мурашиними колоніями, яка дозволяє розширити сферу пошуку в зазначених алгоритмах, створюючи умови для знаходження покращених розв'язків шляхом уникнення передчасної збіжності. Ця стратегія може бути використана у будь-якій модифікації мурашиних алгоритмів, що робить її універсальним засобом покращення ефективності алгоритмів цього сімейства. Розроблено нові методи машинного навчання для задач прийняття рішень на основі динамічних нечітких мереж представлення знань. Розроблено модифікації байєсових процедур розпізнавання запальних процесів при гліомах головного мозку на основі показників швидкості осідання еритроцитів. Розроблено базу даних амінокислотних послідовностей білків, величин торсіонних кутів білкових ланцюгів та попарних відстаней між амінокислотними залишками білків для застосування методів багатошарових нейронних мереж Опис продукції Автори роботи Варенюк Наталія Анатоліївна Гуляницький Леонід Федорович Гупал Анатолій Михайлович Семенова Наталія Володимирівна Шило Володимир Петрович Додано в НРАТ 2023-02-04 Закрити