en

Международная лаборатория «Компьютерные технологии»

  1. Главная
  2. Сотрудники

Сотрудник подразделения

Максим Викторович Буздалов

кандидат технических наук

Буздалов Максим Викторович, родился 30.12.1987 в Ульяновске.


Обучение:

  • 2005: Окончил лицей при Ульяновском государственном техническом университете.
  • 2011: Окончил кафедру «Компьютерные технологии» Университета ИТМО. Магистр прикладной математики.
  • 2014: Кандидат технических наук. В настоящее время – доцент кафедры «Компьютерные технологии».


Участие в соревнованиях по программированию:

  • 2005: Дипломант Всероссийской олимпиады школьников по программированию (диплом III степени).
  • 2009: В составе команды Университета ИТМО чемпион мира по программированию. 


Участие в проведении соревнований по программированию:

  • Участвовал в организации Интернет-олимпиад по информатике и программированию.
  • 2010-2015: Член жюри Северного четвертьфинала Северо-Восточного европейского полуфинала чемпионата мира по программированию, Северо-Восточного европейского полуфинала чемпионата мира по программированию.
  • Участвовал и руководил тренировками команд по программированию университетов ETH Zurich, которые с 2010 после этих тренировок регулярно выходят в финал чемпионата мира, Peking University, в 2014 впервые заняли третье место (золотая медаль) в финале чемпионата мира, а в 2015 – пятое место (серебряная медаль), набрав лишь на 13 минут штрафного времени больше по сравнению с командой, занявшей четвертое место  (золотая медаль), Tongji University (Китай) и Technology University of Monterrey (Мексика).


Научные достижения:

  • 2009: Победитель открытого конкурса грантов для студентов, аспирантов вузов и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга.
  • 2009-2013: Победитель конкурса грантов в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» по мероприятию «Проведение научных исследований целевыми аспирантами по направлению нано-, био-, информационные, когнитивные технологии». Тема исследования: «Разработка методов автоматической генерации тестов на основе эволюционных алгоритмов».
  • Ответственный исполнитель ряда других научно-исследовательских работ.
  • 2013: Ответственный за проведение научных исследований в международной лаборатории «Компьютерные технологии», сформированной в рамках программы повышения конкурентоспособности Университета ИТМО среди ведущих мировых научно-образовательных центров.
  • Автор более 50 публикаций в области эволюционных вычислений в рецензируемых российских и зарубежных научных изданиях, практически все из которых индексируются в международной базе цитирования Scopus.
  • 2016: Лауреат премии Правительства Российской Федерации в области образования.

Другое:

  • 2009: Участвовал во встрече с Президентом РФ Д.А. Медведевым с победителями чемпионата мира по программированию.

Публикации

  1. 77Antipov D., Buzdalov M., Doerr B. Fast Mutation in Crossover-based Algorithms // GECCO 2020 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2020, pp. 1268-1276
    подробнее >>
  2. 76Antipov D., Buzdalov M., Doerr B. First Steps Towards a Runtime Analysis When Starting With a Good Solution // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2020, Vol. 12270 LNCS, pp. 560-573 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  3. 75Bassin A., Buzdalov M. An Experimental Study of Operator Choices in the (1 + (lambda, lambda)) Genetic Algorithm // Communications in Computer and Information Science - 2020, Vol. 1275, pp. 320–335 [SJR: 0.16]
    подробнее >>
  4. 74Bassin A., Buzdalov M. The (1+(lambda,lambda)) Genetic Algorithm for Permutations // GECCO 2020 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2020, pp. 1669-1677
    подробнее >>
  5. 73Buzdalov M., Doerr B., Doerr C., Vinokurov D. Fixed-Target Runtime Analysis // GECCO 2020 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2020, pp. 1295-1303
    подробнее >>
  6. 72Buzdalov M., Doerr C. Optimal Mutation Rates for the (1+ lambda) EA on OneMax // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2020, Vol. 12270 LNCS, pp. 574-587 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  7. 71Mishra S., Buzdalov M. Filter Sort is Omega(N3) in the Worst Case // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2020, Vol. 12270 LNCS, pp. 675-685 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  8. 70Mishra S., Buzdalov M. If unsure, shuffle: Deductive sort is Theta(MN3), but O(MN2) in expectation over input permutations // GECCO 2020 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2020, pp. 516-523
    подробнее >>
  9. 69Mishra S., Buzdalov M., Senwar R. Time Complexity Analysis of the Dominance Degree Approach for Non-Dominated Sorting // GECCO 2020 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2020, pp. 169-170
    подробнее >>
  10. 68Bassin A., Buzdalov M. The 1/5-th Rule with Rollbacks: On Self-Adjustment of the Population Size in the (1+(lambda,lambda))GA // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 277-278
    подробнее >>
  11. 67Bulanova N., Buzdalov M. Black-Box Complexity of the Binary Value Function // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 423-424
    подробнее >>
  12. 66Bulanova N., Buzdalov M. Limited Memory, Limited Arity Unbiased Black-Box Complexity: First Insights // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 2020-2023
    подробнее >>
  13. 65Buzdalov M. Generalized incremental orthant search: Towards efficient steady-state evolutionary multiobjective algorithms // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 1357-1365
    подробнее >>
  14. 64Buzdalov M. Make Evolutionary Multiobjective Algorithms Scale Better with Advanced Data Structures: Van Emde Boas Tree for Non-Dominated Sorting // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2019, Vol. 11411, pp. 66-77 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  15. 63Buzdalov M. Towards better estimation of statistical significance when comparing evolutionary algorithms // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 1782-1788
    подробнее >>
  16. 62Ignashov I., Buzdalov M., Buzdalova A., Doerr C. Illustrating the trade-off between time, quality, and success probability in heuristic search // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 1807-1812
    подробнее >>
  17. 61Mironovich V., Buzdalov M., Vyatkin V.V. Permutation Encoding for Automatic Reconstruction of Connections in Closed-Loop Control System using Evolutionary Algorithm // 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2019 - 2019, pp. 1265-1268 [SJR: 0.158]
    подробнее >>
  18. 60Pavlenko A., Buzdalov M., Ulyantsev V. Fitness Comparison by Statistical Testing in Construction of SAT-Based Guess-and-Determine Cryptographic Attacks // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 312-320
    подробнее >>
  19. 59Vinokurov D., Buzdalov M., Buzdalova A., Doerr B., Doerr C. Fixed-Target Runtime Analysis of the (1 + 1) EA with Resampling // GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2019, pp. 2068-2071
    подробнее >>
  20. 58Bulanova N., Buzdalov M. Better Fixed-Arity Unbiased Black-Box Algorithms // GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2018, pp. 322-323
    подробнее >>
  21. 57Buzdalov M. Generalized Offline Orthant Search: One Code for Many Problems in Multiobjective Optimization // GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2018, pp. 593-600
    подробнее >>
  22. 56Markina M., Buzdalov M. Towards Large-Scale Multiobjective Optimisation with a Hybrid Algorithm for Non-Dominated Sorting // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2018, Vol. 11101, pp. 347-358 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  23. 55Mironovich V., Buzdalov M., Vyatkin V. From Fitness Landscape Analysis to Designing Evolutionary Algorithms: The Case Study in Automatic Generation of Function Block Applications // GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2018, pp. 1902-1905
    подробнее >>
  24. 54Yakupov I., Buzdalov M. On Asynchronous Non-Dominated Sorting for Steady-State Multiobjective Evolutionary Algorithms // GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - 2018, pp. 205-206
    подробнее >>
  25. 53Buzdalov M., Doerr B. Runtime Analysis of the (1 + (lambda, lambda)) Genetic Algorithm on Random Satisfiable 3-CNF Formulas // GECCO 2017 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2017, pp. 1343-1350
    подробнее >>
  26. 52Mironovich V., Buzdalov M., Vyatkin V. Automatic Generation of Function Block Applications Using Evolutionary Algorithms: Initial Explorations // Proceedings of 2017 15th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN) - 2017, pp. 700-705
    подробнее >>
  27. 51Yakupov I., Buzdalov M. Improved Incremental Non-dominated Sorting for Steady-State Evolutionary Multiobjective Optimization // GECCO 2017 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2017, pp. 649-656
    подробнее >>
  28. 50Bulanova N., Buzdalova A., Buzdalov M. Fitness-Dependent Hybridization of Clonal Selection Algorithm and Random Local Search // GECCO 2016 - Proceedings of the 2016 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2016, pp. 5-6 [SJR: 0.175]
    подробнее >>
  29. 49Buzdalov M. An Algorithm for Computing Lower Bounds for Unrestricted Black-Box Complexities // GECCO 2016 - Proceedings of the 2016 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2016, pp. 147-148 [SJR: 0.175]
    подробнее >>
  30. 48Buzdalov M., Doerr B., Kever M. The Unrestricted Black-Box Complexity of Jump Functions // Evolutionary Computation - 2016, Vol. 24, No. 4, pp. 719-744 [IF: 3.826, SJR: 0.732]
    подробнее >>
  31. 47Buzdalova A., Petrova I., Buzdalov M. Runtime Analysis of Different Approaches to Select Conflicting Auxiliary Objectives in the Generalized OneMax Problem // IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2016 - 2016, pp. 280-286
    подробнее >>
  32. 46Mironovich V., Buzdalov M., Parfenov V. Comparative Study of Representations in the Maximum Flow Test Generation Problem // Mendel - 2016, pp. 67-72 [SJR: 0.221]
  33. 45Nigmatullin N., Buzdalov M., Stankevich A. Efficient removal of points with smallest crowding distance in two-dimensional incremental non-dominated sorting // GECCO 2016 - Proceedings of the 2016 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2016, pp. 1121-1128 [SJR: 0.175]
    подробнее >>
  34. 44Vasin A., Buzdalov M. A Faster Algorithm for the Binary Epsilon Indicator Based on Orthant Minimum Search // GECCO 2016 - Proceedings of the 2016 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2016, pp. 613-620 [SJR: 0.175]
    подробнее >>
  35. 43Буланова Н.С., Буздалова А.С., Буздалов М.В. Гибридизация искусственных иммунных систем и эволюционных алгоритмов // СПИСОК-2016 Материалы всероссийской научной конференции по проблемам информатики (СПб, 26-29 апреля 2016г.) - 2016. - С. 262-267
    подробнее >>
  36. 42Antipov D.S., Buzdalov M.V., Doerr B. Runtime Analysis of (1+1) Evolutionary Algorithm Controlled with Q-learning using Greedy Exploration Strategy on OneMax+ZeroMax Problem // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2015, Vol. 9026, pp. 160-172 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  37. 41Arkhipov V., Buzdalov M. An asynchronous implementation of the limited memory CMA-ES: First results // Mendel - 2015, pp. 43-46 [SJR: 0.221]
  38. 40Arkhipov V.V., Buzdalov M.V., Shalyto A.A. An asynchronous implementation of the limited memory CMA-ES // 14th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2015 - 2015, pp. 707-712
    подробнее >>
  39. 39Buzdalov M., Buzdalova A. Analysis of Q-Learning with Random Exploration for Selection of Auxiliary Objectives in Random Local Search // IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2015 - Proceedings - 2015, pp. 1776-1783
    подробнее >>
  40. 38Buzdalov M., Buzdalova A. Can OneMax Help Optimizing LeadingOnes using the EA+RL Method? // IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2015 - Proceedings - 2015, pp. 1762-1768
    подробнее >>
  41. 37Buzdalov M., Parfenov V. Various Degrees of Steadiness in NSGA-II and Their Influence on the Quality of Results // GECCO'15: Proceedings of the 2015 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2015, pp. 749-750
    подробнее >>
  42. 36Buzdalov M., Shalyto A. Hard Test Generation for Augmenting Path Maximum Flow Algorithms using Genetic Algorithms: Revisited // IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2015 - Proceedings - 2015, pp. 2121-2128
    подробнее >>
  43. 35Buzdalov M., Yakupov I., Stankevich A. Fast Implementation of the Steady-State NSGA-II Algorithm for Two Dimensions Based on Incremental Non-Dominated Sorting // GECCO'15: Proceedings of the 2015 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2015, pp. 647-654
    подробнее >>
  44. 34Buzdalov M.V., Kever M.E., Doerr B. Upper and Lower Bounds on Unrestricted Black-Box Complexity of Jump(n,l) // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2015, Vol. 9026, pp. 209-221 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  45. 33Mironovich V., Buzdalov M. Hard Test Generation for Maximum Flow Algorithms with the Fast Crossover-Based Evolutionary Algorithm // GECCO'15: Proceedings of the 2015 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2015, pp. 1229-1232
    подробнее >>
  46. 32Yakupov I., Buzdalov M. Incremental Non-Dominated Sorting with O(N) Insertion for the Two-Dimensional Case // IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2015 - Proceedings - 2015, pp. 1853-1860
    подробнее >>
  47. 31Buzdalov M. A Switch-and-Restart Algorithm with Exponential Restart Strategy for Objective Selection and its Runtime Analysis // Proceedings - 2014 13th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2014 - 2014, pp. 141-146
    подробнее >>
  48. 30Buzdalov M., Buzdalova A. OneMax helps optimizing XdivK: Theoretical runtime analysis for RLS and EA+RL // GECCO 2014 - Companion Publication of the 2014 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2014, pp. 201-202 [SJR: 0.158]
    подробнее >>
  49. 29Buzdalov M., Knyazev S., Porozov Y. Protein Conformation Motion Modeling using sep-CMA-ES // Proceedings - 2014 13th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2014 - 2014, pp. 35-40
    подробнее >>
  50. 28Buzdalov M., Petrova I., Buzdalova A. NSGA-II Implementation Details May Influence Quality of Solutions for the Job-Shop Scheduling Problem // GECCO 2014 - Companion Publication of the 2014 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2014, pp. 1445-1446 [SJR: 0.158]
    подробнее >>
  51. 27Buzdalov M., Shalyto A. A Provably Asymptotically Fast Version of the Generalized Jensen Algorithm for Non-Dominated Sorting // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2014, Vol. 8672, pp. 528-537 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  52. 26Buzdalov M., Shalyto A. Worst-Case Execution Time Test Generation for Solutions of the Knapsack Problem Using a Genetic Algorithm // Communications in Computer and Information Science - 2014, Vol. 472, pp. 1-10 [SJR: 0.16]
    подробнее >>
  53. 25Buzdalova A., Buzdalov M. A New Algorithm for Adaptive Online Selection of Auxiliary Objectives // Proceedings - 2014 13th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2014 - 2014, pp. 584-587
    подробнее >>
  54. 24Buzdalova A., Kononov V., Buzdalov M. Selecting Evolutionary Operators using Reinforcement Learning: Initial Explorations // GECCO 2014 - Companion Publication of the 2014 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2014, pp. 1033-1036 [SJR: 0.158]
    подробнее >>
  55. 23Kravtsov N., Buzdalov M., Buzdalova A., Shalyto A. Worst-Case Execution Time Test Generation using Genetic Algorithms with Automated Construction and Online Selection of Objectives // Mendel - 2014, pp. 111-116 [SJR: 0.221]
  56. 22Lukin M., Buzdalov M., Shalyto A. Formal Verification of 800 Genetically Constructed Automata Programs: A Case Study // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2014, Vol. 8855, pp. 165-170 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  57. 21Mironovich V., Buzdalov M. Generation of tests against a greedy algorithm for the knapsack problem using an evolutionary algorithm // Mendel - 2014, pp. 77-82 [SJR: 0.221]
  58. 20Petrova I., Buzdalova A., Buzdalov M. Improved Selection of Auxiliary Objectives using Reinforcement Learning in Non-Stationary Environment // Proceedings - 2014 13th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2014 - 2014, pp. 580-583
    подробнее >>
  59. 19Petrova I., Buzdalova A., Buzdalov M. Selection of Extra Objectives using Reinforcement Learning in Non-Stationary Environment: Initial Explorations // Mendel - 2014, pp. 105-110 [SJR: 0.221]
  60. 18Arkhipov V., Buzdalov M., Shalyto A. Worst-Case Execution Time Test Generation for Augmenting Path Maximum Flow Algorithms using Genetic Algorithms // Proceedings - 2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2013 - 2013, Vol. 2, pp. 108-111
    подробнее >>
  61. 17Buzdalov M., Buzdalova A. Adaptive selection of helper-objectives for test case generation // 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2013 - 2013, pp. 2245-2250
    подробнее >>
  62. 16Buzdalov M., Buzdalova A., Shalyto A. A First Step towards the Runtime Analysis of Evolutionary Algorithm Adjusted with Reinforcement Learning // Proceedings - 2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2013 - 2013, Vol. 1, pp. 203-208
    подробнее >>
  63. 15Buzdalov M.V., Buzdalova A.S., Petrova I.A. Generation of tests for programming challenge tasks using multi-objective optimization // GECCO 2013 - Proceedings of the 2013 Genetic and Evolutionary Computation Conference - 2013, pp. 1655-1658
    подробнее >>
  64. 14Buzdalov M.V., Tcarev F.N. An evolutionary approach to hard test case generation for shortest common superstring problem // Proceedings - 1st BRICS Countries Congress on Computational Intelligence, BRICS-CCI 2013 - 2013, pp. 81-85
    подробнее >>
  65. 13Buzdalova A.S., Buzdalov M.V., Parfenov V.G. Generation of tests for programming challenge tasks using helper-objectives // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) - 2013, Vol. 8084, No. LNCS, pp. 300-305 [SJR: 0.249]
    подробнее >>
  66. 12Petrova I., Buzdalova A., Buzdalov M. Improved Helper-Objective Optimization Strategy for Job-Shop Scheduling Problem // Proceedings - 2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2013 - 2013, Vol. 2, pp. 374-377
    подробнее >>
  67. 11Спельников Д.М., Князев С.Н., Балахонцева М.А., Буздалов М.В., Порозов Ю.Б., Маслов В.Г., Бухановский А.В. Высокопроизводительный программный комплекс моделирования конформационно-зависимых свойств белков в задачах рационального дизайна лекарственных препаратов // Динамика сложных систем - XXI век - 2013. - Т. 7. - № 3. - С. 12-16 [IF: 0.109]
    подробнее >>
  68. 10Afanasyeva A., Buzdalov M. Optimization with Auxiliary Criteria using Evolutionary Algorithms and Reinforcement Learning // Mendel - 2012, pp. 58-63 [SJR: 0.221]
  69. 9Buzdalov M. Generation of tests for programming challenge tasks on graph theory using evolution strategy // Proceedings - 2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2012 - 2012, Vol. 2, pp. 62-65
    подробнее >>
  70. 8Buzdalova A., Buzdalov M. Adaptive Selection of Helper-Objectives with Reinforcement Learning // Proceedings - 2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2012 - 2012, Vol. 2, pp. 66-67
    подробнее >>
  71. 7Buzdalova A., Buzdalov M. Increasing Efficiency of Evolutionary Algorithms by Choosing between Auxiliary Fitness Functions with Reinforcement Learning // Proceedings - 2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2012 - 2012, Vol. 1, pp. 150-155
    подробнее >>
  72. 6Афанасьева А.С., Буздалов М.В. Выбор функции приспособленности особей генетического алгоритма с помощью обучения с подкреплением // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics] - 2012. - № 1(77). - С. 77-81
  73. 5Буздалова А.С., Буздалов М.В. Метод повышения эффективности эволюционных алгоритмов с помощью обучения с подкреплением // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics] - 2012. - № 5(81). - С. 115-119
  74. 4Afanasyeva A., Buzdalov M. Choosing Best Fitness Function with Reinforcement Learning // Proceedings - 10th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2011 - 2011, Vol. 2, pp. 354-357
    подробнее >>
  75. 3Buzdalov M. Generation of tests for programming challenge tasks using evolution algorithms // Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO'11 - Companion Publication - 2011, pp. 763-766
    подробнее >>
  76. 2Буздалов М.В. Генерация тестов для олимпиадных задач по программированию с использованием генетических алгоритмов // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики - 2011. - № 2(72). - С. 72-77
  77. 1Буздалов М.В. Генерация тестов для олимпиадных задач по теории графов с использованием эволюционных стратегий // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики - 2011. - № 6(76). - С. 123-127