Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/315258Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ruiqi Huang | |
| dc.contributor.author | Bezrodny, A. A. | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-28T12:11:14Z | - |
| dc.date.available | 2024-06-28T12:11:14Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2024) : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 25–26 апр. 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (гл. ред.), Н. Н. Яцков, В. В. Гринёв. – Минск : БГУ, 2024. – С. 203-207. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-636-0 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/315258 | - |
| dc.description | Секция «Компьютерное моделирование процессов и систем» | |
| dc.description.abstract | In the advancing technological era, optimizing human-machine systems is crucial for enhancing performance and user experience. The complexity of such systems and the unpredictability of human behavior present significant challenges. Genetic algorithms (GAs), inspired by biological evolution, offer a proficient method for addressing these issues by simulating natural selection processes. This enables the effective exploration of solution spaces, identifying optimal control structures for improved system performance and adaptability across various scenarios. GAs' flexibility further allows for effective solutions in diverse applications like aerospace, autonomous vehicles, and manufacturing, improving human-computer interaction | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Optimal control system structure formation of human-machine systems using genetical algorithms | |
| dc.title.alternative | Формирование оптимальной структуры системы управления человеко-машинные системы с использованием генетических алгоритмов / Хуан Жуйци, А.A. Безродный | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | В развивающуюся технологическую эпоху оптимизация человеко-машинных систем имеет решающее значение для повышения производительности и удобства пользователей. Сложность таких систем и непредсказуемость поведения человека создают серьезные проблемы. Генетические алгоритмы (ГА), вдохновленные биологической эволюцией, предлагают эффективный метод решения этих проблем путем моделирования процессов естественного отбора. Это позволяет эффективно исследовать пространство решений, определяя оптимальные структуры управления для повышения производительности системы и ее адаптируемости в различных сценариях. Гибкость ГА также позволяет создавать эффективные решения в различных приложениях, таких как аэрокосмическая промышленность, автономные транспортные средства и производство, улучшая взаимодействие человека и компьютера | |
| Располагается в коллекциях: | 2024. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2024) | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 203-207.pdf | 863,16 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.