@article{nokey,

title = {Conformance Evaluation of Genetic Algorithm for Evolutionary Area Search of Canonical Model},

author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N.},

url = {https://disk.yandex.ru/i/Q42TFMNFM5XGlg},

doi = {10.1134/S1995080219110155},

issn = {1995-0802},

year  = {2019},

date = {2019-11-30},

urldate = {2019-11-30},

journal = {Lobachevskii Journal of Mathematics},

volume = {40},

number = {11},

pages = {1799–1808},

publisher = {Pleiades Publishing, Ltd.},

abstract = {The theory and practice of genetic algorithms is largely based on the Schema Theorem. It was formulated for a canonical genetic algorithm and proves its ability to generate a sufficient number of effective schemata of individuals. Genetic algorithms to solve specific problems and to be different from canonical ones have to be checked to find out whether the Schema Theorem evaluates the algorithm fitness. The article validates the way of testing the algorithm developed as a technique of an area search. The methodology and research results are stated consistently. Coding specifics of the search queries are noted, a criterion of the coding method applicability is substantiated. A variant of the genotype geometric coding is proposed. In comparison with other methods of binary search coding, it provides a short code length and uniqueness as well as conforms the formulated criterion of applicability. Supporting experimental results are given. The Schema Theorem is shown to hold with the iterative execution of the genetic algorithm being tested. 

},

keywords = {coding, crossover, defining length, fitness function, genetic algorithm, genotype, Holland’s schema theorem, innovation index, order, query, scheme, subject search},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{nokey,

title = {Обоснование и постановка задачи прогнозирования результатов генетического алгоритма},

author = {Иванов В.К.},

url = {https://disk.yandex.ru/i/I6iQWk2vOm4p8A

https://cyberleninka.ru/article/n/obosnovanie-i-postanovka-zadachi-prognozirovaniya-rezultatov-geneticheskogo-algoritma/viewer},

year  = {2016},

date = {2016-12-31},

urldate = {2016-12-31},

volume = {8},

number = {57},

pages = {5-13},

publisher = {СибАК},

abstract = {В статье обосновывается и формулируется постановка задачи прогнозирования результатов генетического алгоритма, разработанного для выполнения документного тематического поиска. Утверждается необходимость и полезность проверки выполнения теоремы схем Холланда для указанного алгоритма. Отмечены условия корректной проверки, в частности требования к кодированию генотипа запросов и сглаживанию фитнес-функции. Предложен метод кодирования генотипа, который использует расстояние между векторами, представ-ляющими запросы.

 

Vladimir Ivanov

Rationale Of The Problem With Prediction Of Genetic Algorithm Results

This article presents and explains the problem with prediction of the genetic algorithm results developed to perform a subject document search. The article alleges the necessity and usefulness of the verification Holland's scheme theorem for a specified algorithm. The correct test conditions and requirements including the query genotype representation and smoothing of the fitness function are described. The genotype representation method that uses the distance between vectors is offered.},

keywords = {crossover, data centre, defining length, fitness function, genetic algorithm, genotype, Holland’s schema theorem, order, query, representation, scheme, subject search, генетический алгоритм, генотип, кодирование, кроссинговер, определяющая длина, поисковый запрос, порядок, схема, тематический поиск, теорема Холланда, фитнес-функция},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{116_fd15ddc8-0ae3-4679-9d11-8af3e1c8fec0,

title = {Основные шаги генетического алгоритма фильтрации результатов тематического поиска документов},

author = {Иванов В.К.},

url = {https://disk.yandex.ru/i/gr5TGukMtXsKAg 

https://disk.yandex.ru/i/9p9Y3AD-w68G3g},

year  = {2013},

date = {2013-12-30},

urldate = {2025-01-25},

journal = {Инновации в науке},

number = {25},

pages = {8-15},

publisher = {Новосибирск: СибАК},

abstract = {<p>В статье представлены основные особенности предложенного автором подхода к организации поисковых запросов и фильтрации результатов поиска документов, основанного на использовании идей генетических алгоритмов. Описываются основные шаги модифицированного генетического алгоритма, предлагаются решения, учитывающие специфику поисковых процедур. Обсуждаемый подход является частью исследований проекта интеллектуальной системы информационной поддержки инноваций в науке и образовании.</p><p>The article represents the main features of the proposed approach to organization of search queries and filtering of documents search results. This approach based on the genetic algorithms and describes the main steps of the modified genetic algorithm, proposed solutions, tailored to the search procedures. The considered algorithm is one of the elements of an intelligent system of information support of innovation in science and education.</p><p> </p>},

note = {Иванов В.К. Основные шаги генетического алгоритма фильтрации результатов тематического поиска документов // Инновации в науке. - Новосибирск, 2013. - № 25. - С. 8-15.},

keywords = {crossover, data centre, document, filtering, fitness, fSimilarity, genetic algorithm, mutation, population, query, ranking, relevancy, selection, text, генетический алгоритм, документ, запрос, мутация, поиск, популяция, приспособленность, ранжирование, релевантность, селекция, скрещивание, текст, фильтрация},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}