Электронный каталог

32.81
С 18
Самигулина, Г. А
    Построение оптимальной иммунносетевой модели на основемодифицированного алгоритма роя частиц [Текст] / Г.А Самигулина // Әл - Фараби ат. ҚҰУ Хабаршы = Вестник КазНУ им Аль - Фараби. - Алматы, 2018. - №2(98). - С. 77-87. - (Математика, механика, информатика сериясы=Серия математика, механика, информатика. Journal of Mathematics, Mechanics, Computer Science.)
ББК 32.81

Рубрики: Информатика

Кл.слова (ненормированные):
оптимальная иммунносетевая модель -- выделение информативных дескрипторов -- алгоритмы роя частиц (PSO)
Аннотация: Разработка информационных технологий на основе биоинспирированных интеллектуальныхметодов, например подхода искусственных иммунных систем, для компьютерногомолекулярного дизайна новых лекарственных препаратов и прогнозирования зависимости"структура-свойство/активность"(QSAR) химических соединений является актуальнойпроблемой. Статья посвящена решению задачи QSAR по построению иммунносетевой моделина основе выбора оптимального набора дескрипторов для облегчения процесса отбора новыххимических соединений в кандидаты лекарственных препаратов с заданными свойствами.В соответствии с концепцией мультиалгоритмического подхода разработка оптимальнойиммунносетевой модели и выделение информативных дескрипторов осуществляется наоснове алгоритмов роя частиц. В данной работе описано сравнение классическогоалгоритма роя частиц (PSO) и модифицированного алгоритма роя частиц с весоминерции (IWPSO) для отбора информативных дескрипторов на примере лекарственныхсоединений сульфаниламидной группы с различной фармакологической активностью.Проанализирован выбор параметров (фитнес-функций, размер популяций, количествоитераций и др.), определяющих эффективность работы предложенных алгоритмов дляпостроения оптимального набора дескрипторов. Приведены результаты моделированиязависимости значений фитнес-функций от количества итераций в программных продуктахWEKA и Yarpiz (PSO).
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Масимканова, Ж.А

32.813
I-56

    Implementation of artificial intelligence in “ToqyzQumalaq” mobile logic game [Текст] / Zh. Nurbekova, G. Aimicheva, T. Tolganbaiuly, M. M. Galy // Білім. - 2023. - №4. - Р. 37-47.
ББК 32.813

Рубрики: Искусственный интеллект

Кл.слова (ненормированные):
разработка мобильных игр -- машинное обучение -- Minimax -- Alpha-Beta Pruning -- Greedy -- PSO
Аннотация: В данной исследовательской работе рассматривается реализация искусственного интеллекта (ИИ) в мобильной логической игре «ToqyzQumalaq» с акцентом на включение передовых алгоритмических стратегий для улучше- ния игрового процесса. Сложность и стратегическая глубина игры представля- ют собой уникальные проблемы для разработки ИИ, которые решаются путем интеграции таких алгоритмов, как Minimax, Alpha-Beta Pruning, Greedy и Particle Swarm Optimization (PSO). В исследовании особое внимание уделяется созданию оценочных функций для этих алгоритмов, обеспечивающих эффективность ИИ и принятие решений, подобных человеческим. Этот аспект жизненно важен для со- хранения стратегической непредсказуемости, необходимой для «ToqyzQumalaq». Обширное экспериментальное тестирование против человеческих игроков раз- ного уровня мастерства демонстрирует эффективность алгоритмов. Эти тесты вы- являют сильные стороны и ограничения каждого алгоритма, давая представле- ние об их применении в игре. Данная статья вносит вклад в развитие ИИ в играх, подчеркивая проблемы и возможности разработки ИИ для сложных игр. Ее ре- зультаты актуальны не только для разработчиков игр, но и служат образователь- ным инструментом, демонстрируя практическое применение ИИ и алгоритмиче- ских стратегий.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Nurbekova, Zh.
Aimicheva, G.
Tolganbaiuly, T.
Galy, M. M.