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Construction of a mathematical model based on a genetic algorithm for an aptitude program in high school student optimization / Construção de modelo matemático baseado no algoritmo genético para otimização de um programa de aptidão em estudantes do ensino medio / Construcción de un modelo matemático basado en un algoritmo genético para la optimización de un programa de aptitudes en estudiantes de secundaria
Xiao, Yu.
  • Xiao, Yu; Changzhou Institute of Industry Technology. Changzhou. CN
Rev. bras. med. esporte ; 28(5): 446-450, Set.-Oct. 2022. tab, graf
Article in English | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1376672
ABSTRACT
ABSTRACT

Introduction:

The genetic algorithm is one of the essential theoretical mathematical models for simulating biological development. It is widely used in many fields such as engineering, medicine, and economics.

Objective:

Use the genetic algorithm as a mathematical model basis for optimization in the high school students' aptitude program.

Methods:

The selection method by competition is adopted to elect the random crossover of male crossover probability with high similarity to generate a new population. A genetic algorithm was proposed to adjust the crossover probability and dynamic mutation according to fitness, aiming to solve the problem of dynamic changes. A comparative analysis is performed between the nonlinear differential equations and the Levenberg-Marquardt method algorithm.

Results:

The algorithm improvement was obtained after analyzing the operation process and structuring of the traditional genetic algorithm; the mathematical model application revealed improvement in the motion accuracy model established by the genetic algorithm.

Conclusion:

The physical enhancement optimization scheme was tested and verified by a genetic algorithm and proves the research results hold theoretical feasibility. Evidence Level II; Therapeutic Studies - Investigating the results.
RESUMO
RESUMO

Introdução:

O algoritmo genético é um dos mais importantes modelos matemáticos teóricos para simulação de desenvolvimento biológico. É amplamente utilizado em muitos campos, tais como engenharia, medicina e economia.

Objetivo:

Utilizar o algoritmo genético como base de um modelo matemático para otimização no programa de aptidão nos estudantes do ensino médio.

Método:

Adota-se o método de seleção por competição para eleger o cruzamento aleatório da probabilidade de crossover masculino com grande semelhança para gerar uma nova população. Um algoritmo genético foi proposto para ajustar a probabilidade de crossover e mutação dinâmica de acordo com a aptidão física, visando resolver o problema das alterações dinâmicas. Efetua-se uma análise comparativa entre os resultados das equações diferenciais não-lineares e o algoritmo de Levenberg-Marquardt de quarta ordem.

Resultados:

O aperfeiçoamento do algoritmo foi obtido após a análise do processo de operação e estruturação do algoritmo genético tradicional, a aplicação do modelo matemático revelou melhora na precisão do modelo de movimento estabelecido pelo algoritmo genético.

Conclusão:

O esquema de otimização do aprimoramento físico foi testado e verificado por um algoritmo genético provando que os resultados da pesquisa possuem praticabilidade teórica.Nível de evidência II; Estudos Terapêuticos - Investigação de Resultados.
RESUMEN
RESUMEN

Introducción:

El algoritmo genético es uno de los modelos matemáticos teóricos más importantes para la simulación del desarrollo biológico. Se utiliza ampliamente en muchos campos como la ingeniería, la medicina y la economía.

Objetivo:

Utilizar el algoritmo genético como base de un modelo matemático de optimización en el programa de aptitud para estudiantes de secundaria.

Método:

Se adopta el método de selección por competencia para elegir el cruce aleatorio de probabilidad de crossover masculino con alta similitud para generar una nueva población. Se propuso un algoritmo genético para ajustar la probabilidad de cruce y la mutación dinámica en función de la aptitud, con el fin de resolver el problema de los cambios dinámicos. Se realiza un análisis comparativo entre los resultados de las ecuaciones diferenciales no lineales y el algoritmo de Levenberg-Marquardt de cuarto orden.

Resultados:

La mejora del algoritmo se obtuvo tras el análisis del proceso de funcionamiento y estructuración del algoritmo genético tradicional, la aplicación del modelo matemático reveló la mejora de la precisión del modelo de movimiento establecido por el algoritmo genético.

Conclusión:

El esquema de optimización de la mejora física se probó y verificó mediante un algoritmo genético, demostrando que los resultados de la investigación tienen viabilidad teórica. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos - Investigación de resultados.


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Controlled clinical trial / Prognostic study Language: English Journal: Rev. bras. med. esporte Journal subject: Sports Medicine Year: 2022 Type: Article Affiliation country: China Institution/Affiliation country: Changzhou Institute of Industry Technology/CN

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