1. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 432 с.
2. Кононюк А.Е. Дискретно-непрерывная математика. (Алгоритмы): в 12 кн. Кн. 10 Алгоритмы. Ч. 3: Генетические алгоритмы. Киев: Освіта України, 2017. 444 с.
3. Курейчик В.М., Кныш Д.С. Параллельный генетический алгоритм. Модели и проблемы построения. [Электронный ресурс]. URL: http://www.raai.org/resurs /papers/kolomna2009/doklad/Kureichik.doc (дата обращения: 27.12.2017)
4. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия Телеком, 2006. 452 с.
5. Семенычев Е.В., Куркин Е.И., Данилова А.А. Выбор параметров генетических алгоритмов в задачах параметрической идентификации нелинейных моделей динамики // Вестн. Самарского муниципального института управления. 2013. № 1 (24). С. 130-140.
6. Тимофеева Н.Е., Савин А.Н. Определение оптимальных параметров генетического алгоритма на основе данных регрессионного анализа численного планируемого эксперимента // Материалы Междунар. науч. конф. «Компьютерные науки и информационные технологии». Саратов, 2016. С. 417-421.
7. Фролов В.В. Особенности реализации генетического алгоритма для проектирования технологических систем механической обработки // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2012. № 3/9(57). С. 60-64.
8. Фролов В.В. Анализ и расчет размерных цепей деталей автотракторной техники на основе искусственных нейронных сетей // Автомобильный транспорт. Сборник научных трудов. 2010. № 27. С. 104-109.
9. Оценка эффективности параллелизации. Опубликовано от 30 ноября 2011 г. [Электронный ресурс]. URL: https://software.intel.com/ru-ru/articles/predicting-and-measuring-parallel-performance (дата обращения: 27.12.2017).
10. Карпов В.Е. Введение в распараллеливание алгоритмов и программ // Компьютерные исследования и моделирование. 2010. Т. 2, № 3. С. 231-272.
Послать статью по эл. почте 