2025-02-22T16:54:07-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-275083%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:54:07-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-275083%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:54:07-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T16:54:07-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй

Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй

The problem of clustering data arrays described in both vector and matrix forms and based on the optimization of data distribution density functions in these arrays is considered. For the optimization of these functions, the algorithm that is a hybrid of Fish School Search, random search, and evolut...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Bodyanskiy, Yevgeniy, Shafronenko, Alina, Pliss, Iryna
Format: Article
Language:English
Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022
Subjects:
комбінована оптимізація
нечітка кластеризація
еволюційні алгоритми
функція щільності
Fish School
combined optimization
fuzzy clustering
evolutionary algorithms
density functions
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/275083
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id journaliasakpiua-article-275083
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-2750832023-05-21T20:04:38Z Clusterization of vector and matrix data arrays using the combined evolutionary method of fish schools Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй Bodyanskiy, Yevgeniy Shafronenko, Alina Pliss, Iryna комбінована оптимізація нечітка кластеризація еволюційні алгоритми функція щільності Fish School combined optimization fuzzy clustering evolutionary algorithms density functions Fish School The problem of clustering data arrays described in both vector and matrix forms and based on the optimization of data distribution density functions in these arrays is considered. For the optimization of these functions, the algorithm that is a hybrid of Fish School Search, random search, and evolutionary optimization is proposed. This algorithm does not require calculating the optimized function’s derivatives and, in the general case, is designed to find optimums of multiextremal functions of the matrix argument (images). The proposed approach reduces the number of runs of the optimization procedure, finds extrema of complex functions with many extrema, and is simple in numerical implementation. Розглянуто задачу кластеризації масивів даних, що описано як у векторній, так і матричній формі на основі оптимізації функцій щільності розподілу даних у цих масивах. Для оптимізації цих функцій – пошуку локальних екстремумів запропоновано алгоритм, що є гібридом Fish School Search, випадкового пошуку та еволюційної оптимізації. Цей алгоритм не потребує обчислення похідних функції, що оптимізується, і у загальному випадку призначений для відшукання максимумів багатоекстремальних функцій матричного аргумента (зображень). Запропонований підхід дозволяє скоротити кількість запусків процедури оптимізації, знаходити екстремуми функцій складної форми та є простим у числовій реалізації. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022-12-27 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/275083 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.4.07 System research and information technologies; No. 4 (2022); 79-87 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2022); 79-87 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2022); 79-87 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/275083/270207
institution System research and information technologies
collection OJS
language English
topic комбінована оптимізація
нечітка кластеризація
еволюційні алгоритми
функція щільності
Fish School
combined optimization
fuzzy clustering
evolutionary algorithms
density functions
Fish School
spellingShingle комбінована оптимізація
нечітка кластеризація
еволюційні алгоритми
функція щільності
Fish School
combined optimization
fuzzy clustering
evolutionary algorithms
density functions
Fish School
Bodyanskiy, Yevgeniy
Shafronenko, Alina
Pliss, Iryna
Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй
topic_facet комбінована оптимізація
нечітка кластеризація
еволюційні алгоритми
функція щільності
Fish School
combined optimization
fuzzy clustering
evolutionary algorithms
density functions
Fish School
format Article
author Bodyanskiy, Yevgeniy
Shafronenko, Alina
Pliss, Iryna
author_facet Bodyanskiy, Yevgeniy
Shafronenko, Alina
Pliss, Iryna
author_sort Bodyanskiy, Yevgeniy
title Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй
title_short Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй
title_full Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй
title_fullStr Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй
title_full_unstemmed Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй
title_sort кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй
title_alt Clusterization of vector and matrix data arrays using the combined evolutionary method of fish schools
description The problem of clustering data arrays described in both vector and matrix forms and based on the optimization of data distribution density functions in these arrays is considered. For the optimization of these functions, the algorithm that is a hybrid of Fish School Search, random search, and evolutionary optimization is proposed. This algorithm does not require calculating the optimized function’s derivatives and, in the general case, is designed to find optimums of multiextremal functions of the matrix argument (images). The proposed approach reduces the number of runs of the optimization procedure, finds extrema of complex functions with many extrema, and is simple in numerical implementation.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2022
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/275083
work_keys_str_mv AT bodyanskiyyevgeniy clusterizationofvectorandmatrixdataarraysusingthecombinedevolutionarymethodoffishschools
AT shafronenkoalina clusterizationofvectorandmatrixdataarraysusingthecombinedevolutionarymethodoffishschools
AT plissiryna clusterizationofvectorandmatrixdataarraysusingthecombinedevolutionarymethodoffishschools
AT bodyanskiyyevgeniy klasterizacíâvektornihtamatričnihmasivívdanihízvikoristannâmkombínovanogoevolûcíjnogometoduribnihzgraj
AT shafronenkoalina klasterizacíâvektornihtamatričnihmasivívdanihízvikoristannâmkombínovanogoevolûcíjnogometoduribnihzgraj
AT plissiryna klasterizacíâvektornihtamatričnihmasivívdanihízvikoristannâmkombínovanogoevolûcíjnogometoduribnihzgraj
first_indexed 2024-04-08T15:08:11Z
last_indexed 2024-04-08T15:08:11Z
_version_ 1795779610032472064

Similar Items