ПАРАЛЕЛЬНИЙ АЛГОРИТМ СИНТЕЗУ ЕМПІРИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМАЛЬНОЇ СКЛАДНОСТІ НА ЗАСАДАХ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ - Горбійчук, М. І.; Слабінога, М. О.; Медведчук, В. М. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2013)
Успішна реалізація індуктивного методу самоорганізації моделей можлива лише у тому випадку, коли число вхідних величин і степінь полінома невеликі числа. Цей недолік індуктивного методу самоорганізації моделей у значній мірі вдається усунути, якщо математичну модель будувати з використанням методу, який ґрунтується на ідеях генетичних алгоритмів. Розроблений метод значно розширює клас емпіричних моделей і дозволяє синтезувати моделі оптимальної складності спираючись на зовнішній критерій відбору моделей. У той же час зі збільшення розмірності задачі синтезу емпіричних моделей зростають затрати машинного часу на їх програмну реалізацію. Тому актуальною науковою задачею є зменшення затрат машинного часу, що дозволить синтезувати емпіричні моделі високої розмірності. Одним із шляхів розв’язання поставленої задачі – розпаралелення алгоритму синтезу моделей оптимальної складності. Аналіз алгоритму побудови емпіричних моделей оптимальної складності показав, що найбільш затратними операціями є розв’язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь та обчислення виходу системи. Ці операції виконуються багаторазово. Для зменшення затрат машинного часу розроблені паралельні алгоритми та визначені їх характеристики – прискорення та ефективність.