F3 Комп'ютерні науки
Permanent URI for this collection
Освітньо-наукова програма: "Комп'ютерні науки"
Browse
Browsing F3 Комп'ютерні науки by Author "Гулаєва, Наталія"
Now showing 1 - 4 of 4
Results Per Page
Sort Options
Item Агентне моделювання виникнення та еволюції мови(2025) Сітьков, Ілля; Гулаєва, НаталіяУ роботі проведено дослідження процесу виникнення та еволюції мови з використанням агентного моделювання на основі Еволюційної гри в іменування у варіантах Дороти й Адама Ліповських та Паоло Молоні, проаналізовано вплив модифікацій стратегій та параметрів моделі на її поведінкові характеристики. Для експериментальних досліджень алгоритм та його розширення імплементовано засобами мови Java. Увагу зосереджено на аналізі залежності успішності комунікації та здатності агентів до навчання від ймовірності комунікації при застосуванні змінених розміру популяції та словника, початкового віку агентів, впливу віку агентів на ймовірність виживання та методу вибору сусідніх позицій. На підставі отриманих результатів зроблено висновок про стійкість моделі та встановлено вплив кожного з розглянутих параметрів на її динаміку. Запропоновано власні модифікації моделі, які дозволяють симулювати дію соціокультурних чинників та біологічних процесів мутації і вікових змін здатності до навчання на еволюцію мови. Дані експериментів засвідчили зниження навчальних здібностей внаслідок мутацій та старіння агентів, а також продемонстрували важливість залежності особин одна від одної для досягнення високої здатності до навчання. У роботі досліджено кореляцію між мовами та навчальними здібностями агентів на основі оцінки узгодженості кластеризацій агентів за вказаними ознаками. Відповідність між обраними характеристиками виявилась ідеальною за відсутності мутацій та комунікацій, однак при їхньому застосуванні кореляція знизилась до рівня, близького до випадкової.Item Аналіз пропорційних методів відбору в генетичних алгоритмах(2025) Кузнець, Ілля; Гулаєва, НаталіяУ цій роботі досліджено вплив методів масштабування та їхніх параметрів на тиск пропорційних методів відбору в генетичних алгоритмах (ГА), а також на основні показники продуктивності ГА, такі як збіжність, швидкість збіжності та якість отриманих результатів. Для досягнення поставленої мети розроблено спеціалізований програмний застосунок, який дозволяє здійснювати серії прогонів генетичного алгоритму, автоматично фіксувати характеристики тиску відбору та візуалізувати зміну цих характеристик під час роботи алгоритму. Проведено обчислювальний експеримент, що охоплює аналіз найпоширеніших пропорційних методів відбору – стохастичного універсального семплінгу (SUS) та рулеткового відбору (RWS) – за різних варіантів масштабування (лінійного, степеневого тощо) та їхніх параметрів. На основі отриманих емпіричних даних проаналізовано, як використання різних методів масштабування змінює тиск відбору та впливає на ефективність ГА. Результати роботи дозволяють зробити висновки про доцільність застосування певних підходів масштабування в конкретних експериментальних умовах, а також дають рекомендації для налаштування ГА з метою підвищення його продуктивності.Item Налаштування параметра мутації генетичного алгоритму(2023) Кобєлєв, Михайло; Гулаєва, НаталіяРозроблено програмний застосунок для пошуку максимального значення ймовірності мутації Pmax, за якого відбувається збіжність алгоритму у заданий ліміт кількості ітерацій, та для проведення експериментів з ГА на різних вхідних параметрах. Із використанням застосунку знайдено значення Pmax для низки тестових задач. Проведено додаткові експерименти-прогони ГА для підтвердження або спростування гіпотез щодо поведінки алгоритму за близьких до Pmax значень ймовірності мутації.Item Розробка конструктора телеграм-ботів з ДСА-керованою поведінкою(2022) Кобєлєв, Михайло; Гулаєва, НаталіяЧат-боти стають все більш популярними в месенджер платформах, проте для їх створення потрібні навички розробки та розгортання застосунків. В цій роботі описано застосунок-конструктор чат-ботів у відомому месенджері Телеграм, за допомогою якого можна створювати чат-ботів у веб-інтерфейсі. Поведінка користувача чат-бота описується за допомогою моделі детермінованого скінченого автомата (ДСА). Розроблено та розгорнуто застосунок-конструктор ботів, і додано інструкцію користувача до нього.