@article{nokey,

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

author = {Иванов В.К.},

url = {https://disk.yandex.ru/i/vAD-Om2u1EpS6A

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

https://disk.yandex.ru/i/WtnfQbYbMj8-eQ},

year  = {2016},

date = {2016-12-31},

urldate = {2016-12-31},

journal = {Инновации в науке},

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, fSimilarity, genetic algorithm, genotype, Holland’s schema theorem, innovation, 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

https://disk.yandex.ru/i/fxv_UjTjAl2TYg},

year  = {2013},

date = {2013-12-30},

urldate = {2013-12-30},

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}

}

@article{117_59ef0f13-b24c-4394-85db-28b8d149cf54,

title = {Эвристический алгоритм фильтрации и семантического ранжирования результатов поиска документов},

author = {Иванов В.К. and Виноградова Н.В.},

url = {https://disk.yandex.ru/i/MJVUOFfkdmr7tA},

year  = {2013},

date = {2013-09-29},

urldate = {2025-01-25},

journal = {Вестник Тверского государственного университета. Серия "Прикладная математика"},

volume = {41},

number = {3},

pages = {97-106},

publisher = {Тверь: ТвГУ},

abstract = {<p>В статье описываются основные идеи предложенного авторами общего алгоритма для фильтрации и ранжирования результатов поиска, выполненного с помощью доступных поисковых систем. При этом используется вычисление показателей близости документов к эталонным множествам, формируемым в ходе выполнения алгоритма.</p><p>Рассматриваемый алгоритм является одним из элементов архитектуры интеллектуальной системы информационной поддержки инноваций в науке и образовании. Он будет служить основой модуля поиска этой системы (выполнение поискового запроса для каталога инновационных решений) и модуля уточнения запроса (фильтрация и контроль тематики результатов поиска, уточнение термов поискового запроса). Особенности алгоритма: использует результаты поиска, полученные при штатном применении других поисковых систем; может быть применен с разной степенью автоматизации выполнения различных шагов; инвариантен относительно использования любой поисковой системы; не требует переработки алгоритмов ранжирования поисковой системы, а наоборот, использует их. В статье приведены данные об апробации алгоритма в рамках выполнения патентных исследований - реальной задачи поиска и обработки документов по заданной тематике.</p><p>Heuristic algorithm for filtering and semantic ranking of the document search results</p><p>The paper describes the main ideas proposed by the authors of the general algorithm for filtering and ranking search results that are made using the available search engines. It uses the calculation of document similarity indicators to the set of еру standard documents to be formed by the algorithm.</p><p>The considered algorithm is one of the elements of an intelligent system of information support of innovation in science and education. It will the basis for the search module of the system architecture (search for innovative solutions directory), and refine query module (filtering and subjects control in search results, refining the search query terms). Features of the algorithm: it uses the search results that obtained in the regular use of other search engines, can be applied with varying degrees of various steps automation, invariant with respect to the use of any search engine, does not require redevelopment search engine ranking algorithms, but rather uses them. The article presents info on the validation of the algorithm in the patent research that is real task for documents searching and processing on a particular topic.</p>},

note = {Иванов В.К., Виноградова Н.В. Эвристический алгоритм фильтрации и семантического ранжирования результатов поиска документов // Вестник Тверского государственного университета. Серия "Прикладная математика". № 41. - Тверь, 2013. - № 3. - C. 97-106.},

keywords = {algorithm, data centre, document, filtering, fSimilarity, innovation, measure of similarity, ranking, relevancy, search quality, solution search, vector model, алгоритм, векторная модель, качество поиска, метрика близости, поиск решений, ранжирование, релевантность, фильтрация},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}