Алгоритм синтезу дискретних тестів на основі еволюційних теорій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГурман, І.В.
dc.contributor.authorМоторний, П.В.
dc.contributor.authorЧешун, В.М.
dc.contributor.authorДжулій, А.В
dc.contributor.authorЧорненький, В.І.
dc.contributor.authorGurman, I.
dc.contributor.authorMotornyi, P.
dc.contributor.authorCheshun, V.
dc.contributor.authorDzhuliy, A.
dc.contributor.authorChornenkyi, V.
dc.date.accessioned2022-09-17T14:58:12Z
dc.date.available2022-09-17T14:58:12Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractВ роботі представлено варіант реалізації алгоритму синтезу дискретних із застосуванням теорії генетичних алгоритмів. Алгоритм орієнтовано на зменшення кількості необхідних перевірок об’єкта діагностування за рахунок генерації нових популяцій тестів, що зберігають перевірну здатність початкової послідовності в меншій кількості тестів-нащадків цієї послідовності, що утворюються за алгоритмомuk_UA
dc.description.abstractThe complexity of modern digital components and devices as objects of diagnosis, in most cases, makes it impossible for experts to synthesize tests manually in the time allowed to solve the problem of organizing diagnostic tests. This determines the relevance of the development and implementation of intelligent methods and tools for automated synthesis of test sequences. One of the promising options for the synthesis and optimization of discrete tests is the solution of this problem based on the theory of evolution or genetic algorithms. The paper describes an algorithm for the synthesis of discrete tests using genetic algorithms. The algorithm of realization of diagnostic experiment contains stages of formation of initial population, crossing, processing of the received results and check of a condition of a stop of work of genetic algorithm. The main characteristics of the algorithm: the type of evolutionary algorithms used - hybrid; method of generating binary words of chromosome codes by crossing operator from values of diagnostic vectors of elementary tests; the method of selection of applicants for crossing - proportional, based on the probability function of fitness and the control operator of the compatibility assessment; type of crossover operator - uniform; the method of forming a new generation - the descendants of crosses of individuals based on the results of proportional selection and elitistly selected individuals that do not allow crossings under the control operator of compatibility assessment; the main way to stop the evolutionary algorithm - the loss of the ability to implement crossings of individuals in the resulting generation; additional (possible) ways to stop the algorithm - limiting the execution time or the number of iterations (generated generations)uk_UA
dc.identifier.citationАлгоритм синтезу дискретних тестів на основі еволюційних теорій / І. В. Гурман, П. В. Моторний, В. М. Чешун, А. В. Джулій, В. І. Чорненький // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2022. – № 3. – С. 40-43.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/12455
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectтехнічна діагностикаuk_UA
dc.subjectгенетичні алгоритмиuk_UA
dc.subjectсинтез тестівuk_UA
dc.subjectцифрові пристроїuk_UA
dc.subjecttechnical diagnosticsuk_UA
dc.subjectgenetic algorithmsuk_UA
dc.subjectsynthesis of testsuk_UA
dc.subjectdigital devicesuk_UA
dc.subject.udc004.896 : 004.054uk_UA
dc.titleАлгоритм синтезу дискретних тестів на основі еволюційних теорійuk_UA
dc.title.alternativeAlgorithm of synthesis of discrete tests based on evolutionary theoriesuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
vknu-ts-2022-n3-40-43.pdf
Розмір:
479.59 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2022 рік