Вісник Черкаського державного технологічного університету

ISSN 2306-4412
E-ISSN 2708-6070

  • Головна
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
  • Для авторів
    • Умови подання і права автора
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Політика фінансування журналу
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу та архівування
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Контакти
Подати статтю
uk
  • English

Стаття

Завантажити статтю

Аналіз результатів дослідження реалізації задачі маршрутизації на основі нейронних мереж та генетичних алгоритмів

Костянтин Васильович Колесніков, Анаіт Карапетян, В. Баган

Анотація

У статті представлені результати експериментального дослідження вдосконалених моделей та методів адаптивної маршрутизації та розподілу ресурсів за допомогою штучних нейронних мереж і генетичних алгоритмів

Ключові слова:

маршрутизація, адаптивна маршрутизація, багатокритеріальна оптимізація, генетичний алгоритм, нейронні мережі, мережі Хопфілда

Взято з Том 21, № 1, 2016

Сторінки 28-34

Поділитися
Facebook
Twitter
LinkedIn
Email
Telegram
Viber
WhatsApp
  • 756 Переглядів
  • Читати статтю
Використані джерела ЦИТУВАТИ

Використані джерела

  1. Bilous, R.V., & Pohorilyi, S.D. (2010). Features of applied use of genetic algorithm for finding optimal paths in graphs. Reyestratsiya, zberihannya i obrobka danykh, 12(2), 81–87.
  2. Galushkin, A.I. (1995). Neurocomputers in the development of US military technology. Zarubezhnaya Radioelektronika, (6), 4–21.
  3. Gladkov, L.A., Kureychik, V.V., & Kureychik, V.M. (2006). Genetic algorithms (2nd ed.). Moscow: Fizmatlit.
  4. Hopfield, J.J., & Tank, D.W. (1985). Neural computation of decisions in optimization problems. Biological Cybernetics, 52(3), 141–152. https://doi.org/10.1007/BF00336987
  5. Kolesnikov, K.V., Karapetyan, A.R., & Kravchenko, O.V. (2010). Application of Hopfield neural networks to adaptive data routing problems in telecommunications. Avtomatika, 2, 168–169.
  6. Kolesnikov, K.V., Karapetyan, A.R., & Tsarenko, T.A. (2013). Genetic algorithms for multi-criteria optimization in adaptive data routing networks. Visnyk NTU “KhPI”, (56(1029)), 44–50.
  7. Kolesnikov, K.V., Nikulin, O.H., & Karapetyan, A.R. (2013). Use of neural network models to find optimal paths in networks with adaptive packet routing. Visnyk. Novi rishennya v suchasnykh tekhnolohiyakh, (56), 50–56.
  8. Rosenberg, R.S. (Year unknown). Simulation of genetic populations with biochemical properties. Mathematical Biosciences, 7, 223–257.
  9. Wieselthier, J.E., Barnhart, C.M., & Ephermides, A. (1994). A neural networks approach to routing without interference in multihop networks. IEEE Transactions on Communications, 42(1), 166–177. https://doi.org/10.1109/26.274065
  10. Wosserman, F. (1990). Neurocomputer technology: Theory and practice. Moscow: Mir.
  11.  

ЦИТУВАТИ

Kolesnikov, К., Karapetyan, A., & Bahan, V. (2016). The analysis of the investigation results on the realization of routing task based on neural networks and genetic algorithms. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 21(1), 28-34.

18006, Україна, м. Черкаси, бульвар Шевченка, 460

info@bulletin-chstu.com.ua

  • Контакти
  • Головна
  • Архів

© 2026 Вісник Черкаського державного технологічного університету