М.Б. МУНИБ. Численная реализация нейросетевого управления в задаче о мягкой посадке.

УДК 518.9+681.51.011

М.Б. МУНИБ. Численная реализация нейросетевого управления в задаче о мягкой посадке (русский) // Динамические системы, 2011. — том 1(29), №1. — С. 157–168.

Решение задачи о мягкой посадке строится на основе нейросетевого управления. Для настройки параметров нейронной сети используются генетические алгоритмы, эталонные модели и алгоритмы обратного распространения ошибки. Приводятся примеры численной реализации.

Ключевые слова: задача о мягкой посадке, нейросетевое управление, генетический алгоритм.

Ил. 4. Библиогр. 25 назв.

УДК 518.9+681.51.011

М.Б. МУНIБ. Чисельна реалiзацiя нейромережевого управлiння в задачi про м’яку посадку. (росiйська) // Динамические системы, 2011. — том 1(29), №1. — С. 157–168.

Розв’язок задачi про м’яку посадку будується на основi нейромережевого управлiння. Для налаштування параметрiв нейронної мережi використовуються генетичнi алгоритми, еталоннi моделi та алгоритми зворотнього розповсюдження помилки. Наводяться приклади чисельної реалiзацiї.

Ключовi слова: задача про м’яку посадку, нейромережевi управлiння, генетичний алгоритм.

Iл. 4. Бiблiогр. 25 назв.

MSC 2010: 49N70, 91A23, 92B20

M.B. MUNIB. Numerical implementation of neural control in the problem of soft landing. (Russian). Dinamicheskie Sistemy, vol. 1(29), no.1, 157–168 (2011).

The solution of the problem of soft landing is based on neural network control. To configure a neural network genetic algorithms, reference models and algorithms for back propagation are used. Examples of numerical implementation are given.

Keywords: problem of soft landing, neural network control, genetic algorithm.

Fig. 4. Ref. 25.