Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов

Abstract

Розроблено метод синтезу емпіричних моделей з використанням генетичних алгоритмів, який порівняно з індуктивним методом самоорганізації моделей значно скорочує затрати машинного часу на їх реалізацію. Для підвищення ефективності обчислювального процесу розроблено паралельний алгоритм та здійснено його аналіз, що дало змогу оцінити зменшення затрат машинного часу порівняно з послідовним алгоритмом.

The developed method of synthesis of empirical models using the genetic algorithms reduces the computing time for the implementing of empirical models, comparing to the inductive method of self-organizing models. To improve the effectiveness of computing process the parallel algorithm was developed and analyzed, which allows reducing the computing time comparing to the sequential or / FIFO / algorithm.