复杂系统研究的综合方法

注解: 在设计和研究复杂系统时，评估所提出解决方案的主要方法是仿真建模方法和实验规划方法。 通过使用神经网络（NS）对仿真实验的结果进行泛化，可以提高决策的可靠性。 然后在模拟模型上测试在NS的帮助下预测的变体。 遗传算法的使用使得每个特定的模拟任务能够找到提供更快收敛的适当遗传算子。 实验计划的基础允许根据表征它们的参数类型选择实验计划。 在实施这种技术时必须解决的主要问题之一是选择适当类型的神经网络，该神经网络提供高百分比的识别和花在训练上的时间低。 解决这个问题的最佳神经网络架构原来是一个具有直接通信的三层网络，该网络基于使用遗传算法和退火模拟算法的组合学习算法。

出版日期: