| dc.contributor.author | Здор, Г. Н. | ru |
| dc.contributor.author | Потеха, А. В. | ru |
| dc.date.accessioned | 2021-01-29T07:38:44Z | |
| dc.date.available | 2021-01-29T07:38:44Z | |
| dc.date.issued | 2014 | ru |
| dc.identifier.citation | Здор, Г. Н. Использование генетических алгоритмов для определения перспективных направлений совершенствования пожарных роботов = The usage of genetic algorithms to identify promising areas of development of fire robots / Г. Н. Здор, А. В. Потеха // Веснiк Гродзенскага дзяржаунага унiверсiтэта iмя Янкi Купалы. – 2014. – № 2. – С. 41-49. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/84885 | en |
| dc.description.abstract | В статье показано, что использование генетических алгоритмов позволяет оценить степень совершенства и выявить тенденции развития физических систем пожарного робота. Для решения данной задачи рассмотрено практическое применение генетических алгоритмов при последовательной реализации стадий исследования в соответствии с основными этапами генетических алгоритмов: инициализация, оценка приспособленности хромосом в популяции, проверка условия остановки алгоритма, селекция хромосом, применение генетических операторов. Итерационный рост значений функции приспособленности свидетельствует о повышении инновационности конструкции пожарного робота. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.title | Использование генетических алгоритмов для определения перспективных направлений совершенствования пожарных роботов | ru |
| dc.title.alternative | The usage of genetic algorithms to identify promising areas of development of fire robots | en |
| dc.type | Article | en |
| local.description.annotation | It is shown that the usage of genetic algorithms allows to evaluate the degree of perfection and to identify main development trends of physical systems of fire robot. To solve this problem we consider the practical application of genetic algorithms for the sequential stages of research in accordance with the basic genetic algorithms stages: initialization; chromosomes fitness evaluation in the population; the verification of the algorithm terminating criteria; chromosomes selection; application of genetic operators. Iterative growth of the fitness
function values indicates an innovation increase of configuration of fire robot. The average values of phenotypes generated systems populations allow to assess the dynamics of its development and to draw conclusions about the prospects of its usage in creating more sophisticated configurations of fire robots and their systems. It is noted that the usage of genetic algorithms at each hierarchy level of technical systems can provide a sequence of systems structural improvement at the level of modules, subsystems at various levels, down to the device unit cells. An attempt to introduce a new term “genotechnics” is substantiated. | en |
