МАРХИ
ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ СТУДЕНТА
ПРОЕКТНЫЕ ГРУППЫ III КУРСА 2024/2025 уч. г.
КОНФЕРЕНЦИИ 2023-2024
Выборы заведующих кафедрами. Конкурс ППС
ФАКУЛЬТЕТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ
2024 - ГОД СЕМЬИ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ "Наука и Университеты"
СТАЖЁР Минобрнауки России
ЗАЩИТА ПРАВ НЕСОВЕРШЕННОЛЕТНИХ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ


English version Russian version



МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЭЛЕКТРОННЫЙ СЕТЕВОЙ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ЖУРНАЛ
"ARCHITECTURE AND MODERN INFORMATION TECHNOLOGIES" 
(АРХИТЕКТУРА И СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ)

4(41) 2017

Название статьи ЭВРИСТИЧЕСКИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ И УЛУЧШЕНИЯ ОБЪЁМНО-ПЛАНИРОВОЧНЫХ РЕШЕНИЙ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ
Авторы В.Г. Куликов, Московский Государственный Строительный Университет, Москва, Россия
Аннотация

Работа посвящена адаптивным интеллектуальным методам получения и улучшения компоновочных решений зданий и сооружений в целом, а также их отдельным блокам и компонентам на основе разработки алгоритмов принятия решений компоновочных схем с использованием формальной и неформальной логик и методов искусственного интеллекта. Применены вычислительные эксперименты для оптимизации полученных компоновочных решений.

Ключевые слова лицо принимающее решение (ЛПР); искусственный интеллект; компоновочное решение; граф типового этажа; оптимизация компоновочного решения; базовое решение; итерация; инцидентность; конечный автомат
Полный текст статьи Полный текст статьи
Список цитируемой литературы

  1. Аляутдинов М.А., Галушкин А.И., Казанцев П.А., Остапенко Г.П. Нейрокомпьютеры. От программной к аппаратной реализации. – М.: Горячая линия – Телеком, 2016. – 152 c.
  2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О. Н. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике. Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций: учебное пособие. – М.: Ленанд, 2015. – 306 c.
  3. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. – М.: Наука, 2016. – 458 c.
  4. Бишоп Оуэн. Настольная книга разработчика роботов (+ CD-ROM). – М.: МК-Пресс, Корона-Век, 2015. – 400 c.
  5. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG. – М.: Вильямс, 2016. – 640 c.
  6. Воротников С.А. Информационные устройства робототехнических систем: моногр. – М.: Гостехиздат, 2011. – 384 c.
  7. Геловани В.А., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. – М.: Едиториал УРСС, 2015. – 304 c.
  8. Гладкий С.Л., Степанов Н.А., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальное моделирование физических проблем. – М.: Институт компьютерных исследований, Регулярная и хаотическая динамика, 2011. – 200 c.
  9. Гладких В.В., Гладких П.В., Гладких В.П. Идеи и решения фундаментальных проблем науки и техники. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012. – 176 c.
  10. Гудвин Г.К., Гребе С.Ф., Сальгадо М.Э. Проектирование систем управления (+ CD-ROM). – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2016. – 912 c.
  11. Здор С.Е. Кодированная информация. От первых природных кодов до искусственного интеллекта. – М.: Наука, 2012. – 168 c.
  12. Искусственные иммунные системы. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2015. – 344 c.
  13. Искусственный интеллект и принятие решений. – М.: Ленанд, 2011. – №1. – 742 c.
  14. Искусственный интеллект и принятие решений. – М.: ИСА РАН, 2011. – №4. – 124 c.
  15. Искусственный интеллект. Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту. Т.1-3. – М.: Наука, 2015. – 359 c.
  16. Искусственный интеллект. Междисциплинарный подход. – М.: ИИнтелл, 2013. – 448 c.
  17. Калиниченко Л.А., Рывкин В.М. Машины баз данных и знаний. – М.: Наука, 2011. – 296 c.

Для цитирования

Куликов В.Г. Эвристические и информационные методы получения и улучшения объёмно-планировочных решений зданий и сооружений // Architecture and Modern Information Technologies. – 2017. – №4(41). – С. 298-308 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://marhi.ru/AMIT/2017/4kvart17/22_kulikov/index.php


СОДЕРЖАНИЕ ЖУРНАЛА