innosferaНаука и инновацииScience and Innovations1818-98572412-9372Издательский дом «Белорусская наука»innosfera-534Research ArticleИННОВАЦИОННАЯ РАЗРАБОТКАГенетические алгоритмы и машинное обучение для оптимизации тренировок спортсменовGenetic algorithms and machine learning to optimize athletes' trainingПетровС.PetrovS.

Сергей Петров, доцент кафедры теории физической культуры и спортивной медицины, кандидат медицинских наук, магистр технических наук

 

Sergey Petrov

КаданА.KadanA.

Александр Кадан, заведующий кафедрой системного программирования и компьютерной безопасности, кандидат технических наук, доцент

 

Alexander Kadan

ЗайковаС.ZaikovaS.

Светлана Зайкова, доцент кафедры системного программирования и компьютерной безопасности, кандидат физико-математических наук

 

Svetlana Zaikova

ЖёсткинН.ZhestkinN.

Никита Жёсткин, студент факультета математики и информатики

Nikita Zhestkin

Гродненский государственный университет им. Янки Купалы (ГрГУ)Belarus2023100120241124851Copyright © Издательский дом «Белорусская наука», 20242024Издательский дом «Белорусская наука»Издательский дом «Белорусская наука»https://innosfera.belnauka.by/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://innosfera.belnauka.by/jour/article/view/534

В статье представлены результаты применения авторского программного решения на основе генетических алгоритмов, предназначенного для диагностики физического состояния спортсмена и подбора индивидуального режима тренировок.

The article presents the results of using the author's software solution based on genetic algorithms, intended for diagnosing the physical condition of an athlete and selecting an individual training regimen.

ReferencesА.И. Урбанович, А.М. Кадан, С.А. Зайкова. Кроссплатформенное приложение для диагностики и профилактики тиннитуса // Наука и инновации. 2022. №6. С. 80–83.А.И. Урбанович, А.М. Кадан, С.А. Зайкова. Кроссплатформенное приложение для диагностики и профилактики тиннитуса // Наука и инновации. 2022. №6. С. 80–83.Петров С.В. О вкладе частоты сердечных сокращений и систолического выброса крови в формирование минутного объема кровообращения / С.В. Петров // Вопросы экспериментальной и клинической физиологии: сборник научных трудов, посвященный 100-летию со дня рождения Аринчина Н.И.– Гродно, 2014. С. 246–251.Петров С.В. О вкладе частоты сердечных сокращений и систолического выброса крови в формирование минутного объема кровообращения / С.В. Петров // Вопросы экспериментальной и клинической физиологии: сборник научных трудов, посвященный 100-летию со дня рождения Аринчина Н.И.– Гродно, 2014. С. 246–251.С.В. Петров, Е.М. Балдин, В.Е. Лявшук. R: GUI на примере. Оснастите свои статистические приложения графическим интерфейсом // Linux Format. 2010. №3(129). С. 62–65.С.В. Петров, Е.М. Балдин, В.Е. Лявшук. R: GUI на примере. Оснастите свои статистические приложения графическим интерфейсом // Linux Format. 2010. №3(129). С. 62–65.Введение в машинное обучение и искусственные нейронные сети // https://foobar167.github.io/page/vvedeniye-v-mashinnoye-obucheniye-i-iskusstven nyye-neyronnyye-seti.html.Введение в машинное обучение и искусственные нейронные сети // https://foobar167.github.io/page/vvedeniye-v-mashinnoye-obucheniye-i-iskusstven nyye-neyronnyye-seti.html.Мищенко В.А. Использование генетических алгоритмов в обучении нейронных сетей / Мищенко В.А, Коробкин А.А. // https://science-education.ru/ru/article/view?id=5138.Мищенко В.А. Использование генетических алгоритмов в обучении нейронных сетей / Мищенко В.А, Коробкин А.А. // https://science-education.ru/ru/article/view?id=5138.Абахин А.В. Технология планирования микроциклов подготовки спортсменов в циклических видах спорта с использованием имитационного моделирования / А.В. Абахин [и др.] // http://prosportlab.com/works/pedagogy/work-5.Абахин А.В. Технология планирования микроциклов подготовки спортсменов в циклических видах спорта с использованием имитационного моделирования / А.В. Абахин [и др.] // http://prosportlab.com/works/pedagogy/work-5.Soetaert K. Solving ODEs, DAEs, DDEs and PDEs in R / K. Soetaert, T. Petzoldt // Journal of Numerical Analysis, Industrial and Applied Mathematics (JNAIAM). 2011. №6(1–2). P. 51–65.Soetaert K. Solving ODEs, DAEs, DDEs and PDEs in R / K. Soetaert, T. Petzoldt // Journal of Numerical Analysis, Industrial and Applied Mathematics (JNAIAM). 2011. №6(1–2). P. 51–65.Scrucca L. GA: A Package for Genetic Algorithms in R // Journal of Statistical Software. 2013. №53(4). P. 21–37.Scrucca L. GA: A Package for Genetic Algorithms in R // Journal of Statistical Software. 2013. №53(4). P. 21–37.Scrucca L. On some extensions to GA package: hybrid optimisation, parallelisation and islands evolution // The R Journal. 2017. №9(1). P. 187–206.Scrucca L. On some extensions to GA package: hybrid optimisation, parallelisation and islands evolution // The R Journal. 2017. №9(1). P. 187–206.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.