Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма

Abstract

Запропоновано неперервний генетичний алгоритм для розв’язання задачі найкращої рівномірної нелінійної апроксимації функцій. За результатами обчислювальних експериментів виконано порівняння цього алгоритму зі спеціалізованими алгоритмами наближення. Наведено приклад застосування генетичного алгоритму для побудови нелінійної емпіричної функції двох змінних для наближення експериментальних даних щодо продуктивності фільтра.

A continuous genetic algorithm for solving a problem of the best uniform nonlinear approximation is proposed. A comparison of this algorithm with specialized algorithms of approximation is made according to results of computational experiments. It is presented an example of constructing a nonlinear empiric function of two variables for approximation of experimental data on filter capacity with using the genetic algorithm.