«Эволюционные технологии принятия решений при пожаротушении 2 Монография утверждена к печати учеными советами Черкасского государственного технолоББК 22.17 гического университета, протокол № ...»
97. Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. Soft Computing – Идентификация закономерностей нечетки Михалевич В.С. и др. Вычислительные методы выбора оптимальных проектных решений. – К.: Наук. думка, 1977. – с.ми базами знаний. – Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 2002. – 145 с.
98. Модели и методы оптимизации надежности сложных систем / Волкович В.Л., Волошин А.Ф., Заславский В.А., Ушаков И.А.; Под ред. Михалевича В.С.; АН Украины, Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова. – К.: Наук. думка, 1993. – 312 с.
99. Моисеев Н.Н. Неформальные процедуры и автоматизация проектирования. – М.: Знание, 1979. – 63 с.
100. Молчадский И.С. Пожар в помещении. – М.: ВНИИПО, 2005. – 456 с.
101. Молчанов А.А. Моделирование и проектирование слож-ных систем. – К.: Выща школа, 1988. – 359 с.
102. Наконечный С.И., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрия. – К.: КНЭУ, 1997. – 352 с.
103. Негойце Э. Применение теории систем к проблемам управления. – М.: Мир, 1981. – 179 с.
104. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему.
– М.: Энергоатомиздат, 1991. – 286 с.
105. Нейроинформатика и ее приложения // Материалы Всероссийского семинара. – Ч. 1. – Красноярск: КГТУ, 1985. – 229 с.
106. Нейрокомпьютеры и их применение. Нейроматематика / Агеев А.Д., Балухто А.Н., Бычков А.В. и др. Под ред А.И.
Галушкина. – М.: ИПРЖР, 2002. – 448 с.
107. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Наука, 1986. – 312 с.
108. Никифоров А.А. Разработка и исследование логических схем системного проектирования сложных объектов. – К.: Знание, 1981. – 24 с.
109. Огурцов С.Ю., Олефир В.А. О применении интеллектуальных систем при расследовании пожаров // Науковий вісник УкрНДІПБ. –2004. – № 2(10). –С. 130–133.
110. Омату С., Хадид М., Юсоф Р. Нейроуправление и его приложения. – М.: ИПРЖР, 2000. – 272 с.
111. Основы системного анализа и проектирования АСУ.
Под ред. А.А. Павлова. – К.: Вища школа, 1991. – 367 с.
112. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. – М.: Высшая школа, 1989. – 367 с.
113. Пожарная безопасность объектов строительства. – К.: Госстрой Украины, 2003. – 41 с.
114. Пожарная безопасность. Противопожарные требования в отрасли проектирования и строительства. – К.: Основа. – Т. 4. – 1998. – 480 с.
115. Поиск подходов к решению проблем / Прангишвили И.В., Абрамова Н.А., Спиридонов В.Ф., Коврига С.В., Разбегин В.П. – М.: СИНТЕГ, 1999. – 284 с.
116. Поспелов Г.С., Ириков В.А. Программно-целевое планирование и управление. – М.: Сов радио, 1976. – 438 с.
117. Поспелов Г.С., Ириков В.В., Курилов А.Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. – М.:
Наука, 1985. – 424 с.
118. Пряничников В.А., Роенко В.В. Критерий выбора маршрутов следования пожарных автомобилей // Организация работ по профилактике и тушению пожаров: Сб. научн. тр. – М.: ВНИИПО, 1988. – C 89–92.
119. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: Современный подход. – М.: "Вильямс", 2005. – 1424 с.
120. Ротштейн А.П. Влияние методов дефаззификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ. – 2002. – № 1. – С. 34–45.
121. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. – 320 с.
122. Сборник противопожарных норм и правил строительного проектирования / Сост. В.В. Денисенко. – К.: Будивельнык, 1990. – 384 с.
123. Смирнов Н.В. Прогнозирование пожарной опасности строительных материалов. Совершенствование методологии исследований и испытаний, классификации и нормирования // Пожарная безопасность. – 2002. – № 3. – С.
58–68.
124. Снитюк В., Быченко А. Эволюционное моделирование процесса распространения пожара // In Proceedings of the XIII Int. Conf. “Knowledge-Dialogue–Solution”, Varna, 2007. – Pp. 247–254.
125. Снитюк В.Е. Методы уменьшения неопределенности на начальных этапах проектирования систем с переменной структурой: Дисс. … канд. техн. наук: 05.13.12. – К., 1999. – 150 с.
126. Снитюк В.Е. Эволюционное моделирование и программирование жизненного цикла технических систем в детерминированных условиях // Донецк: Искусственный интеллект. – 2006. – № 4. С. 10–15.
127. Снитюк В.Е., Быченко А.А. Аспекты нечеткости при моделировании процессов распространения пожара на особо опасных объектах // АСУ и приборы автоматики. – 2006. – Вып. 134. – С.89–93.
128. Снитюк В.Е., Джулай А.Н. Интеллектуальная технология оптимизации пути следования пожарного расчета к месту пожара // АСУ и приборы автоматики. – 2004. – Вып.
129. – С. 41–46.
129. Снитюк В.Е., Рифат Мохаммед Али. Модели и методы определения компетентности экспертов на базе аксиомы несмещенности // Черкаси: Вісник ЧІТІ. – 2000. – № 4. – С. 121–126.
130. Снитюк В.Е., Шарапов В.М. Эволюционно-параметрическая оптимизация RBF-сети // Донецк: Искусственный интеллект. –2003. – № 4. – С. 493–501.
131. Снитюк В.Е., Говорухин С.А. Технология data mining и средства ее реализации // Черкассы: Вестник ЧГТУ. – 2002. – № 3. – С. 80–84.
132. Социально-экономические последствия техногенных и природных катастроф: экспертное оценивание / Отв.
ред.: В.В. Дурдинец, Ю.И. Саенко. – К.: “Стилос”, 2000. – 200 с.
133. Степашко В.С., Коппа Ю.В. Моделирование эколого– экономических процессов по данным наблюдений в условиях неопределенности как задача структурной идентификации. Отчет за 1999 год. 41 с. http://gmdh.net.
134. Таха Х.А. Введение в исследование операций. – М.:
«Вильямс», 2005. – 912 с.
135. Теоретические основы организации и управления деятельностью противопожарной службы. Моделирование процесса ее функционирования / Н.Н. Брушлинский, С.В.
Соколов, Е.М. Алехин., Ю.И. Коломиец // Пожаровзрывобезопасность. – 2002. – № 1. – С. 3–15.
136. Теория систем с переменной структурой / Под ред.
Емельянова С.В. – М.: Наука, 1970. – 592 с.
137. Тимченко А.А, Колесников К.В., Мельников О.В. Методика построения системных информационных технологий больших проектов и программ // Вестник ЧИТИ. – 1998. – № 2. – С. 91–96.
138. Тимченко А.А. Основы системного проектирования и системного анализа сложных объектов. – К.: Лыбидь, 2000. – 272 с.
139. Тимченко А.А., Алешников С.И., Снитюк В.Е. Исследование разрешимости задачи системного проектирования объектов новой техники. – К.: 1996. – 24 с. (Препр./ НАН Украины. Ин-т кибернетики; 4–96).
140. Тимченко А.А., Джулай А.Н. Модель самоорганизации нейронной сети на примере задачи оценки уровня пожарной безопасности объекта // Сборник докладов Межд.
научн. конф. “Нейросетевые технологии и их применение”:
Краматорск. – 2003. – С. 237–246.
141. Тимченко А.А., Родионов А.А. Основы информатики системного проектирования объектов новой техники. – К.:
Наук. думка, 1991. – 152 с.
142. Трушкин Д.В. Оценка пожарной опасности строительных материалов на основе анализа динамических характеристик. Оценка горючести и дымообразующей способности // Пожаровзрывобезопасность. – 2002. – № 6. – C. 32–37.
143. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. – М.: ЮНИТИ, 1992. – 240 с.
144. Фишберн П. Теория полезностей для принятия решений. – М.: Наука, 1978.
145. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. – М.: Наука, 1970. – 672 c.
146. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – М.:
„Вильямс”, 2006. – 1104 с.
147. Холщевников В.В. Проблемы оценки безопасности людей при пожаре в уникальных зданиях и сооружениях // Пожаровзрывобезопасность. – 2003. – № 4. – С. 21–27.
148. Чавкин А.М. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 320 с.
149. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. 1 М.: Наука, 1982. – 832 с.
150. Ширяев В.Ю., Гаврилей В.М. Оптимизация деления территории города на районы выезда пожарных частей // Вопросы экономики в пожарной охране: Сб. научн. тр. – М.:
ВНИИПО МВД СССР, 1978. – С. 89–92.
151. Шкурба В.В., Подчасова Т.П. Задачи календарного планирования и методы их решения. – К.: Наук. думка, 1966. – 155 с.
152. Эйкхофф П. Современные методы идентификации систем. – М.: Мир, 1983. – 400 с.
153. Яковенко Е.Г. Экономические циклы жизни машин. – М.: Машиностроение, 1981. – 156 с.
154. Barlett E.B. Dynamic node architecture learning: An information theoretic approach // Neural Networks. – 1994. – № 3. – Pp. 129–140.
155. De Jong К.А. Аn analysis of the behaviour of a class of genetic adaptive systems. PhD thesis: Univ. of Michigan, 1975.
– 256 p.
156. Garter G.M., Ignall E.J. A simulation model of fire department operation: design and preliminary results // IEEE Trans. System. Sci. And Cybernetics. – 1970. – № 40. – P. 282–293.
157. Goldberg D.E., Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. – Addison Wesley, 1989. – 196 p.
158. Grossberg S. Some networks that can learn, remember and reproduce any number of complicated space-time patterns // Journal of Mathematics and Mechanics. – 1969. – Vol. 19. – Pp. 53–91.
159. Harti R.E. A global convergence proof for class of genetic algorithms. – Wien: Technische Universitaet, 1990. – 136 p.
160. Hecht-Nielsen R. Application of Counterpropagation networks // Neural Networks. – 1988. – Vol. 1. – Pp. 131–139.
161. Hecht-Nielsen R. Counterpropagation networks / In Proceedings of the IEEE First International Conference on Neural Networks, eds. M. Caudill and C. Butler. – San Diego, CA: SOS Printing. – 1987. – Vol. 2. – Pp. 19–32.
162. Hinton G. E., Sejnowski T. J. Learning and relearning in Boltzmann machines / In Parallel distributed processing. – Cambridge, MA: MIT Press. – 1986. – Vol. 1. – Pp. 282–317.
163. Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems. An introductory analysis with application to biology, control, and artificial intelligence. – London: Bradford book edition, 1994. – 211 p.
164. Hollstein R.B. Artificial genetic adaptation in computer control systems. – PhD Thesis: University of Michigan, 1971. – 213 p.
165. Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System // IEEE Trans. Systems&Cybernetics. – 1993. – Vol. 23. – Pp. 665–685.
166. Jensen T. Mikkel. Robust and flexible scheduling with evolutionary computation // PhD Thesis. – University of Aarhus, Denmark. – 2001. – 299 p.
167. Karpov A.I., Telitsyn H.P., Bulgakov V.K. Development of the Computer Code for the Prediction of Forest Fire Spread // In Proc. of Second-Asia-Oceania Symposium on Fire Science and Technology. – 1995. – Pp. 100–108.
168. Kohonen T. Self-organization and associative memory. – New-York: Springer Verlag, 1998. – 186 p.
169. Kolesar P. Model for predicting average fire engine travel times // Operations Res. – 1975. – Vol. 23. – № 4. – Pp. 603–613.
170. Kolesar P., Blum E. Square root laws for fire engine response distances // Management Sci. – 1973. – Vol. 19. – № 12. – Pp. 1368–1378.
171. Larson R.C., Stevenson K.A. On insensitivities in urban redistricting and facility location // Operation Research. – 1972.
– Vol. 20. – № 3. – Pp. 595–612.
172. Levin M.Sh., Hierarchical Morphological Multicriteria Design of Decomposable Systems // J. Concurrent Engineering:
Research and Applications. – 1996. – Vol. 4. – № 2. – Pp. 111–118.
173. Park J., Sandberg I.W. Universal approximation using radial basis function network // Neural computation. – 1991. – Vol. 3. – Pp. 246–257.
174. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning internal representations by error propagation / In Parallel distributed processing. – Cambridge, MA: MIT Press. – 1986. – Vol. 1. – Pp. 318–362.
175. Swingler K. Applying Neural Networks. A practical Guide. http://matlab.ru.
176. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and ist application to modeling and control // IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics. – 1985. – Vol. 15. – Pp. 116–132.
177. Timtschenko A., Snitjuk V., Ehrlich H. Ein systematisches Herangehen an die Simulation von Stroemungen in technischen Systemen // Freiberger Forschungs-hefte. – Freiberg: Technische Universitat Bergakademie. – 1998. – S. 34–46.
178. Weber R.O. Modelling Fire Spread through el Beds. – Prog. Energy Combust. Sci. – 1991. – Vol.17. – Pp. 67–82.
179. Werbos P. Beyond regression: new tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. – PhD Thesis: Harvard University, 1974. – 240 p.
ПРИЛОЖЕНИЕ А
УТВЕРЖДЕНО
КАРТОЧКА УЧЕТА ПОЖАРА
(необходимы данные записать текстом или подчеркнуть и заполнить кодовое поле) 2| | | |/ 2. Район (город), подразделение 3| |/ 3. Тип населенного пункта (город – 1, поселок городского типа – 2, сельский населенный пункт – 3, вне границ населенного пункта – 4, 4| | | | | |/ 4. Номер карточки; основная (0), дополнительная (1–9) 5| | |. | | | 5. Дата возникновения пожара “_”20_р.6| | | | |/ 6. Адрес объекта пожара _ _ 7| | | |/ 7. Отрасль производства (табл. 2) 8| |/ 8. Форма собственности предприятия (учреждения, организации) 9| | | | |/ 9. Ведомственная подчиненность (табл. 4) 10| | | | |/ 10. Объект пожара (табл. 5) 12| | | | | 12. 13| |/ 13. Этажность здания _; этаж, на котором возник пожар 14| |/ 14. Степень огнестойкости (I – 1, II – 2, III – 3, IIIa – 4, IIIб – 5, IV – 6, 15| |,| |,| |/ 15. Наличие или отсутствие УПА (место возникновения пожара оборудовано УПА – 1, отсутствие УПА в месте возникновения пожара 16| |,| |,| |/ 16. Назначение УПА (установка пожаротушения – 1, установка пожарной сигнализации – 2, система противодымной защиты – 3) 17| |/ 17. Результаты действия УПА (установка пожаротушения: пожар ликвидирован – 1, пожар локализован – 2, установка пожаротушение задание не выполнила – 3, установка пожаротушение не сработала – 4; установка пожарной сигнализации: задание выполнила – 5, не сработала – 6; система противодымной защиты: сработала – 7, 18| |/ 18. Наличие или отсутствие системы централизованного наблюдения (объект оборудован – 1, не оборудованный – 2) 19| | |/ 19. Результаты действия системы централизованного наблюдения (сигнал передан на пульт пожарного наблюдения – 1, сигнал не передан на пульт пожарного наблюдения – 2) 20| |/ 20. Место возникновения пожара (табл. 6) _ 21| | | | |/ 21. Категория производства: А – 1, Б – 2, В – 3, Г – 4, Д – 22| | | |/ 22. Изделие (устройство, материал, продукция), на котором (или от которого) непосредственно возник пожар (табл. 7) 23. Страна-производитель изделия (устройства, материала, продукции), на котором (или от которого) непосредственно возник пожар, согласно с кодами Международной ассоциации EAN (табл.8) 24. Сертификат на соответствие изделия (пристрою, материала, 24| | | | | | | продукции), на котором (или от которого) непосредственно возник пожар, украинским нормам (не подлежит сертификации - 0, сертифицировано в Украине – 1, сертифицировано в другой стране – 25| | | | | | | | | |/ 25. Выявлены погибшие на месте пожара _, из них 26| | |,| | |,| | | 26. Погибло в результате пожара _, из них: детей и подростков до 18 лет, работников аварийноспасательной службы 27| |,| |,| |,| |,| 29| |,| |,| |,| |,| 31| | | | | | | | | | |/ 31. Условия, что способствовали гибели людей (табл. 11) 32| | | | |_ | | | 32. Травмированы лица, из них детей и подростков до 33| | | | | | | | 33. Убыток от пожара прямой _ тыс. грн.
34| | |,| | |/ 34. Убыток от пожара побочный тыс. грн.
35| | |,| | |/ 35.Уничтожено _, повреждено _зданий, сооружений, 36| | | | |/ 36. Уничтожено _, повреждено _автотракторной и др.
37| | | | |,| | | | 37. Уничтожено зерновых и технических культур _, тонн 40| | | | |/ 40. Уничтожено, повреждено торфяников _, га 43. Дополнительно указать, что еще уничтожено (повреждено) 43| | | |,| | | |/ 43. Людей _, в т.ч. детей и подростков до 18 лет _ 49| | | | |,| | | | |/ 49. Хлеба на корни _, в валках _, га 53| | | | | | | | |/ 53. Всего материальных ценностей на сумму _, тыс. грн.
V. РАЗВИТИЕ И ТУШЕНИЕ ПОЖАРА
58 | | | | |/ 58. Время прибытия 1-го подразделения аварийно-спасательной службы час. мин.62| | |,| | |,| | |,| | |,| | |/ 62. Условия, что способствовали распространению пожара (табл. 12) 63| | |,| | |,| | |,| | |,| | |/ 63. Условия, что осложняли тушение пожара (табл.
64| |,| |,| |,| |,| |,| |/ 64. Участники тушения пожара (табл. 14) 65| | |,| | |,| | |,| | |,| | |,| | |/ 65. Количество участников тушения 66| | |,| | |,| | |,| | |,| | |/ пожара, лиц 67| | |,| | |,| | |,| | |,| | |/ 66. Техника (табл. 15)
VІІ. ХОД РАССЛЕДОВАНИЯ ПОЖАРА И ПРИНЯТЫЕ МЕРЫ
77| |,| |,| |,| |,| |,| |,| |,| |/ 77. Выезд на место пожара: работника органа органа дознания и милиции – 2, следственнооперативной группы в полном составе – 3, следственно-оперативной группы при участии прокуратуры – 4, ВПЛ – 5, руководства ГУ(У) МЧС – 78| |/ 78. Расследование (дознание) осуществляет сотрудник: территориального подразделения – 1, местного органа дознания – 2, 79| | |/ 79.Причина пожара (табл.21) 80| | |,| | |/ 80.Лицо, виновное в возникновении пожара (Ф.И.О.) (табл.22, 23) _ 81| |/ 81. Состояние лица, виновного в возникновении пожара: состояние алкогольного опьянения – 1, влияние наркотических препаратов – 2, душевно больная – 82| | |/ 82. Возраст лица, виновного в возникновении пожара лет 83| |/ 83. Результат расследования (дознание): материалы по пожару списаны рапортом-1, осуществляется проверка – 2, принято решение по ст. 97 КПК: отказано в ПКС – 3, возбуждено уголовное дело – 4, направлено за принадлежностью – 5; направ-лено за подследственностью – 6, постановление об отказе о нарушении КС упразднено: прокурором – 7, по предостав-лению органа 84| |/ 84. Решение в деле по пожару: возбуждено административное дело – 1, материалы направлены соответственно ст. 99 КПК: общественной организации – 2; службе по делам несовершеннолетних – 3; руководителю (владельцу) объекта – 85| | | | | |/ 85. По ст._ КК Украины, КУпАП, ч. 86| | | | | | | | | |/ 86. Номер уголовного дела или постановления об отказе в 88| | | | | | | | | | | |/ 88. Принятые меры по факту пожара: применено админзаконодательство: вынесено предупреждение – 1;наложен штраф – 2; прекращенная работа: производства – 3, отдельного участка производства – 4, прекращенная эксплуатация: агрегата – 5, прибора отопления – об устранении причин и условий – 8, сложен админпротоколов о невыполнении представлений – 9, притянуто
VІІІ. ХОД РАССЛЕДОВАНИЯ УГОЛОВНОГО ДЕЛА
89| |/ 89. Ход расследования УД: в осуществлении - 1, направлено на экспертизу – 2, остановлено - 3, закрыто - 4, закончено - 5, возобновлено - 6, направлено в прокуратуру – 7, переквалифицировано – 8, объединено - Карточку учета пожара составил:"_" _ 20 г.
Достоверность и объективность заполнения карточки подтверждаю:
_ "_" _ 20 г.
(должность, звание, Ф.И.О., подпись) Дата поступления карточки в ГУ(У) МЧС 90| | |.| | |.| | |/ 90. "_" _ 20 г.
Примечание _ Госпожбезопасности МЧС Украины
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
Алгоритм метода наименьших квадратов a=inv(x*x')*x*y s=0;for i=1: p=p+a(j)*xx(j,i);
s=s+(yy(i)-p)^2;
% х-матрица начальных данных % вычисляем ковариационную матрицу y y=cov(x) % v - матрица, на главной диагонали которой находятся % собственные числа, d матрица собственных векторов [v,d]=eig(y) % вычисляем средние значения в каждом столбике х c=mean(x) % вычисляем "выбеленные входы" for i=1: z(i,j)=x(i,j)-c(j);
l=z*v for i=1: z(i,j)=l(i,j)/sqrt(d(j,j));
% z - "выбеленные входы" % проверка правильности алгоритма % осуществляем преобразование, которое является обратным "выбеливанию входов" for i=1: l(i,j)=z(i,j)*sqrt(d(j,j));
g=inv(v) xx=l*g;
for i=1: xx(i,j)=xx(i,j)+c(j);
% результат - матрица хх=х 0.1934 –0.2425 –0.0717 –0.0742 –0.1966 0. 0.3501 –0.6636 0.4358 –0.3429 –0.2913 1. –1.3895 –1.1255 –0.1602 0.1012 1.1462 –0. 0.2761 0.0128 –1.5405 –0.7936 –2.3012 0. 0.5853 –0.4420 0.5898 –1.7117 –1.2057 –2. –0.1725 –0.0287 0.1165 –0.5865 0.6178 0. 0.4534 –0.4935 –0.6472 –0.4121 0.9414 –0. –0.2535 –0.7411 –0.2720 –0.2296 1.2617 –0. –1.6859 1.6423 0.0642 –1.6679 –0.6893 1. 0.3716 –1.1693 –0.3564 0.5299 –0.2940 0. –1.1364 –0.2800 1.4401 2.3692 –1.6889 0. 1.6284 3. –3.0520 0. 0.2026 –0. 0.4339 –0. –0.4082 –0. 0.0175 –0. 0.0047 –0. –0.1166 –0. –1.2871 0. 0.5819 –0. 0.6213 –0. 0.5941 –0. –0.9546 0. 0.5907 –0. –0.0201 –0. 0.6840 –0. 0.3917 –0. 0.0877 –0. Алгоритм Левенберга-Маркварда обучения нейронной сети net=newff(minmax(p),[15,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
net.trainParam.show = 5;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
[net,tr]=train(net,p,t);
a = sim(net,p) s=0;
aa=sim(net,xx);
s=s+(yy(1)-aa(1))^2+(yy(2)-aa(2))^2+(yy(3)-aa(3))^2+(yy(4)-aa(4))^2;
s/
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Fitness-function для определения оптимального function gaa = xx(x) gaa=220;(round(x(1))41)&(round(x(2))41)&(round(x(1))0)&(round(x(2))0)&(rou nd(x(3))0)&(round(x(3))0) if p(1,round(x(1)))~= if p(round(x(1)),round (x(2)))~= if p(round(x(2)),round (x(3)))~= if p(round(x(3)),40)~= gaa=p(1,round(x(1)))+p(round(x(1)),round((x(2)))+p(round(x(2)),round (x(3)))+p(round(x(3)),25);
end gaa round(x(1)) round(x(2)) round(x(3))
«