Введение
Глава 1. Исследование эффективности эволюционных алгоритмов моделирования и оптимизации 11
1.1 История развития эволюционных алгоритмов 11
1.2 Описание стандартных эволюционных алгоритмов 13
1.2.1 Общие определения и структурная схема алгоритма 13
1.2.2 Операторы, зависящие от типа представления решения 17
1.2.3 Операторы, не зависящие от типа представления решения 24
1.3 Исследование эффективности реализованных эволюционных алгоритмов 26
1.4 NFL-теорема 35
Выводы 36
Глава 2. Разработка адаптивных эволюционных алгоритмов моделирования и оптимизации 38
2.1 Описание подходов к адаптации эволюционных алгоритмов 38
2.2 Модификации эволюционных алгоритмов, используемые и предлагаемые в работе 45
2.3 Исследование эффективности адаптивных эволюционных алгоритмов на задачах восстановления символьной регрессии и оптимизации 52
Выводы 61
Глава 3. Разработка адаптивных нейро-эволюционных алгоритмов 62
3.1 История развития нейросетевых технологий анализа данных 62
3.2 Общие понятия теории ИНС 64
3.3 Разработка адаптивных нейро-эволюционных алгоритмов 69
3.4 Описание решаемых практических задач классификации, регрессии, прогнозирования. Используемые критерии эффективности. 72
3.5 Исследование эффективности предлагаемых адаптивных эволюционных алгоритмов нейросетевого моделирования 78
Выводы 85
Глава 4. Разработка коллективного нейро-эволюционного алгоритма интеллектуального анализа данных 86
4.1 История развития и методы формирования коллективов интеллектуальных информационных технологий 86
4.2 Адаптивный эволюционный алгоритм формирования коллективов искусственных нейронных сетей 88
4.3 Исследование эффективности разработанного коллективного нейро-эволюционного алгоритма 92
Выводы 96
Заключение 98
Список использованной литературы 100
Публикации по теме работы 113
Приложение А. Оптимальные номера конфигураций ГА для решения задач CEC2017 117
Приложение Б. Оптимальные номера конфигураций ГП для аппроксимации задач CEC2017 119
Приложение В. Числовые характеристики задачи прогнозирования уровня заболеваемости населения 121
Приложение Г. Сравнительные результаты решения задачи распознавания эмоций по звуковому сигналу. 122
Приложение Д. Решение задачи экологического прогнозирования нейроэволюционными алгоритмами 124
