Экспериментальное исследование возможностей решения многоэкстремальных задач оптимизации эвристическими методами

оптимизация экстремум многоэкстремальность поисковая оптимизация кластери-зация эвристические методы эволюционно-генетический подход метод роящихся частиц муравьиный алгоритм.

Электролитические свойства растворов угольной кислоты и инновационные методы оперативного контроля качества вод типа конденсата на ТЭС, Эксплуатационные методы повышения надежности сельскохозяйственной техники, ...

http://vestnik.donstu.ru Вестник Донского государственного технического университета ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ INFORMATION TECHNOLOGY, COMPUTER SCIENCE, AND MANAGEMENT УДК 519.168:856.2 DOI 10.12737/16074 Экспериментальное исследование возможностей решения многоэкстремальных задач оптимизации эвристическими методами* <...> Полях4 1, 2, 3, 4Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация Experimental study on solution possibilities of multiextremal optimization problems through heuristic methods <...> Polyakh4 1, 2, 3, 4Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russian Federation Целью данной работы является исследование актуальной задачи поисковой оптимизации многоэкстремальных объектов, которая существенно сложнее одноэкстремальных задач. <...> Поэтому исследуются три наиболее известных и разработанных метода поисковой оптимизации: метод роящихся частиц, эволюционно-генетический подход и муравьиный алгоритм. <...> Показано, что все указанные методы вполне пригодны для решения многоэкстремальных задач. <...> Хотя в каждом из эвристических алгоритмов приходится использовать собственные специфические подходы к решению задачи обнаружения и идентификации локальных экстремумов, их объединяет необходимость осуществления кластеризации данных. <...> Ключевые слова: оптимизация, экстремум, многоэкстремальность, поисковая оптимизация, кластери-зация, эвристические методы, эволюционно-генетический подход, метод роящихся частиц, муравьиный алгоритм. <...> The work objective is to study a vital task of the multiextremal objects search engine optimization which is much more complicated than monoextremal problems. <...> Therefore, three best known and developed search engine optimization techniques are studied: particle swarm method, evolutionary genetic approach, and ant colony algorithm. <...> The analysis is performed in the environment common for all methods of the test research problems of the multiextremal Rastrigin function. <...> It is proved that all these methods are well suited for the multiextremal problem solution. <...> Keywords: optimization, extremum, multiextremality, search engine optimization, clustering, heuristic methods, evolutionary genetic approach, particle swarm method, ant colony <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт