Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.

Mariusz Barski; Wojciech Jędruch

Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.

Abstrakt

Optymalizacja wieloetapowych procesów decyzyjnych jest zdaniem, w którym zbiegają się metody pochodzące pierwotnie z różnych dziedzin: rachunku wariacyjnego, algorytmów optymalizacji i metod uczenia maszynowego rozpatrywanych w sztucznej inteligencji. W niniejszej pracy podjęto próbę zestawienia różnych metod oraz podano wyniki optymalizacji przykładowego zadania z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych.

Autorzy (2)

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:: Publikacja w czasopiśmie
Typ:: artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Opublikowano w:: Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne nr 1, strony 665 - 674,
ISSN: 1732-1166
Język:: polski
Rok wydania:: 2003
Opis bibliograficzny:: Barski M., Jędruch W.: Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.// Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne. -Vol. 1., nr. 2 (2003), s.665-674
Weryfikacja:: Politechnika Gdańska