Курейчик

Дискретная математика, Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., 2014.

В книге представлены основные разделы дискретной математики: теория множеств, алгоритмов, графов, алгебра логики. Для лучшего усвоения материала использована современная  методика обучения на основе решебников. Авторы рассмотрели вопросы исчисления множеств, задания отношений и соответствий, описания упорядоченных бесконечных множеств,  мультимножеств и нечетких множеств, основные алгоритмические модели, логические функции и законы алгебры логики, виды и способы задания графов, алгоритмы решения задач на  ориентированных и неориентированных графах, а также основные определения из теории гиперграфов и нечетких графов. Даются контрольные задачи, упражнения и глоссарий с  пояснением терминов. Учебник предназначен студентам вузов, обучающимся по направлениям «Информатика и вычислительная техника» и «Информационные системы», может быть полезен  также специалистам, занятым разработкой интеллектуальных САПР, систем поддержки и принятия решений, новых информационных технологий в науке, технике, образовании, бизнесе и  экономике.

Биоинспирированные методы в оптимизации, Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Сороколетов П.В., 2009.

   Данная монография обобщает материалы зарубежных и российских ученых и результаты исследований авторов в указанных областях. Представлен триединый подход к построению искусственных интеллектуальных иерархических систем, основанный на современных исследованиях в таких областях науки об искусственном, как гомеостатика, синергетика и эволюционное моделирование. Описаны способы построения иерархических искусственных интеллектуальных систем для решения оптимизационных задач принятия решений на графах. Рассмотрены алгоритмы анализа и синтеза оптимизационных задач принятия решений на графах.
Для специалистов, ведущих разработки перспективных интеллектуальных информационных технологий в науке, технике, экономике, а также для аспирантов и студентов всех специальностей, изучающих теорию систем и методы системного анализа, информатику, методы оптимизации, исследования операций и принятия решений.

Генетические алгоритмы, Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., 2010.

   Рассмотрены основные стратегии, принципы и концепции нового направления «Генетические алгоритмы». Описаны фундаментальные основы генетических алгоритмов и эволюционного моделирования. Проанализированы архитектуры генетического поиска и модели генетических операторов. Приведены конкретные примеры решения основных задач оптимизации на основе генетических алгоритмов и дано большое число контрольных вопросов и упражнений.
Для студентов вузов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника», специальности «Информационные технологии в образовании», для специалистов, занятых разработкой интеллектуальных САПР, разработкой новых информационных технологий в науке, технике, образовании, бизнесе и экономике.
Допущено УМО вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебника для студентов вузов, обучающихся по направлению 210100 «Информатика и вычислительная техника», специальности 230104 «Системы автоматизированного проектирования».