• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • АЛГОРИТМ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ИНЖЕНЕРИИ (GEA): ЭФФЕКТИВНЫЙ МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОМБИНАТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 сентября 2026 г.
Окно в организм: российские ученые создали нейросеть, которая определяет риск заболеваний по глазам
Российские университеты с участием НИУ ВШЭ, Сбер и концерн ИИ Z-union разработали нейросеть, которая по фотографии сетчатки может одновременно оценивать риск 15 видов патологий, включая не только глазные болезни, но и сердечно-сосудистые заболевания. ИИ-система помогает врачу заметить тревожные изменения на ранней стадии, признаки, которые отражаются на состоянии сосудов сетчатки, и понять, нужно ли человеку пройти дополнительное обследование. Работаопубликована в журнале Frontiers in Medicine.
23 сентября 2026 г.
<a>В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды
Инженеры и исследователи Института робототехнических систем НИУ ВШЭ провели первые испытания нейросетевой модели для распознавания среды непосредственно на роботе-собаке. Робот передвигался по зданию НИУ ВШЭ на Покровке, а также по Покровскому бульвару, анализируя окружающую обстановку и определяя, в какой сцене и локации он находится.
21 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ показали, что врожденные нарушения моторики влияют на развитие мозга
Исследователи из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ обобщили результаты своих предыдущих исследований, посвященных особенностям развития мозга у детей с акушерским параличом плечевого сплетения и артрогрипозом. Анализ показал, что нарушение моторики в раннем возрасте не только ведет к недостатку двигательного опыта, но и влияет на память, категориальное мышление и обработку информации. Работа опубликована в журнале Frontiers in Psychology.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

АЛГОРИТМ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ИНЖЕНЕРИИ (GEA): ЭФФЕКТИВНЫЙ МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОМБИНАТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Автоматика и телемеханика. 2024. № 3. С. 23–37.
Сохраби М., Фатхоллахи-Фард А. М., Громов В. А.

Генетические алгоритмы (ГА) известны своей эффективностью в решении задач комбинаторной оптимизации благодаря их способности исследовать разнообразные пространства решений, обрабатывать различные представления, использовать параллелизм, сохранять хорошие решения, адаптироваться к изменяющимся условиям, управлять комбинаторным разнообразием и проводить эвристический поиск. Тем не менее такие ограничения, как преждевременная сходимость, неспецифичность и стохастичность операторов кроссовера и мутации, делают ГА не всегда эффективными при нахождении глобального оптимума. Чтобы преодолеть эти недостатки, в данной статье предлагается новый метаэвристический алгоритм, названный алгоритмом генетической инженерии (GEA), вдохновленный концепциями генной инженерии. GEA модифицирует традиционный ГА, включая новые методы поиска для выделения, коррекции, вставки и экспрессии новых генов на основе существующих, что способствует появлению желаемых признаков и производству хромосом на основе выбранных генов. Сравнение с результатами работы других алгоритмов на стандартных примерах демонстрирует эффективность GEA. 

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: комбинаторная оптимизациягенетический алгоритмгенная инженерияметаэвристические алгоритмы
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Мультидисциплинарное исследование мозга человека: поведенческие, психофизиологические и математические подходы к когнитивным функциям (2024)
Похожие публикации
Synthesis of Acyclic Models for Processes Without Repeating Events
Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224
В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Анализ протокола выработки общего ключа для управления микросхемой интеллектуальной карты
Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159
Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Discovering object-centric Petri nets with parametric arcs
I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419
Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Hybrid Graph Retrieval-Augmented Language Agents for Collaborative Recommendation
Ivan Bulychev, Савченко А. В., AI 2026 Vol. 7 No. 9 Article 380
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Risks and the image of the future in the study of AI technologies prospects
Снегирев А. Ю., Сычев С. В., Futures 2026 Vol. 183 P. 1–22
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference
Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
A Two-Stage Deep Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management and Network Slicing in 5G Heterogeneous Networks
Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
LLM-assisted writing and citation advantage: evidence from scientific publications before and after ChatGPT release
Паклина С. Н., Паршаков П. А., Elena Rapoport, Scientometrics 2026 P. 1–26
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Label-Free Quantification in the Crux Toolkit
Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Risk Assessment Models for Heated Tobacco Products
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Segmentation of the Iris and Pupil of the Human Eye in Images from an Infrared Camera
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
A Model Based on Universal Filters for Image Color Correction
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Streptococci Recognition in Microscope Images Using Taxonomy-based Visual Features
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Specialized Image Descriptors Adaptation for Polyp Recognition over Endoscopic Images
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Lightweight Image Preprocessing Model for Improving Microorganism Detection in Microscopic Scenes
Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Advancements in Signal, Image and Video Processing
Singapore: Springer, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Interpretable Lazy Classification with Interval Pattern Structures and Local Interval Explanations
Томат А., Sergei O. Kuznetsov, International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 197 Article 109754
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
IDAP++: Advancing Divergence-Based Pruning via Filter-Level and Layer-Level Optimization
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., / Series arXiv "math". 2025. No. 2511.20141.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Engaging T cells for cleanup
Roman V. Mungalov, Mushenkova N., Chudakov D. и др., Frontiers in Immunology 2025 Vol. 16 Article 1551424
Добавлено: 4 марта 2026 г.
О решении задачи маршрутизации транспорта с помощью подвижного генетического алгоритма
Городилов А. Ю., Сидоренко Д. О., Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика 2021 № 4(55) С. 43–48
В статье описан подход к решению задачи маршрутизации транспорта на основе подвижного генетического алгоритма. Подвижные генетические алгоритмы отличаются от классических более гибкой схемой кодирования решений, что актуально для задач со сложной структурой решения. В статье приведена математическая постановка задачи. Авторами предложено два варианта кодирования особей, а также алгоритм пересчета вероятностей, формирующих хромосому в подвижном генетическом ...
Добавлено: 20 ноября 2025 г.
Улучшенный алгоритм встраивания водяных знаков в пространственно-частотную область изображений
Мельман А. С., Сенюкова О. Е., Евсютин О. О., В кн.: Инжиниринг и телекоммуникации - EN&T 2024: сборник тезисов XI международной конференции.: МФТИ, 2024. С. 147–149.
Применение цифровых водяных знаков (ЦВЗ) является перспективным средством защиты авторских прав на цифровой контент. В этом исследовании предлагается новый алгоритм невидимого встраивания ЦВЗ в гибридную пространственно-частотную область изображений с применением метаэвристической оптимизации, который отличается устойчивостью к различным атакам обработки изображений, включая JPEG-сжатие. ...
Добавлено: 21 апреля 2025 г.
Множественное встраивание водяных знаков в пространственно-частотную область изображений на основе генетического алгоритма
Мельман А. С., Евсютин О. О., Сенюкова О. Е., Компьютерная оптика 2025 Т. 49 № 2 С. 273–281
Повсеместное использование цифрового контента повышает актуальность защиты прав авторов и обладателей такого контента, в частности, цифровых изображений. Технология цифровых водяных знаков (ЦВЗ) позволяет эффективно решать многие задачи, связанные с доказательством авторства на изображения, подтверждением их подлинности и отслеживанием незаконного копирования. Эффективный алгоритм встраивания ЦВЗ требует достижения высоких показателей незаметности и робастности, что является сложной задачей, ...
Добавлено: 8 марта 2025 г.
Эффективное вычисление всех допусков в разреженной задаче о максиминном пути
Каймаков К. В., Малышев Д. С., Успехи математических наук 2024 Т. 79 № 5 С. 185–186
В работе представлен эффективный алгоритм вычисления допусков всех ребер для задачи о максиминном пути, который для разреженных данных улучшает известное достижение Рамасвами, Орлина и Чакраварти. ...
Добавлено: 30 сентября 2024 г.
Множественное встраивание водяных знаков в изображения для противодействия атакам
Мельман А. С., Евсютин О. О., Сенюкова О. Е., В кн.: Инжиниринг и телекоммуникации - EN&T - 2023: сборник тезисов X международной конференции.: МФТИ, 2023. С. 295–301.
С распространением цифрового контента в современном ми-ре проблема защиты авторских прав становится всё более актуальной. Эффективным решением данной проблемы является применение техноло-гии цифровых водяных знаков (ЦВЗ), однако достижение высоких показа-телей незаметности и робастности встраивания является сложной задачей. В этом исследовании предложен новый алгоритм множественного встраи-вания ЦВЗ в гибридный домен цифровых изображений, основанный на применении метаэвристической ...
Добавлено: 10 сентября 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору