Про ефективність роботи портфелів алгоритмів дискретної оптимізації

• Veröffentlicht in: Кібернетика та комп’ютерні технології
• Datum: 2021
• Hauptverfasser: Сергієнко, І.В., Шило, В.П., Рощин, В.О., Шило, П.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2021
• Schlagworte: Методи оптимізації та екстремальні задачі
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180994
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Про ефективність роботи портфелів алгоритмів дискретної оптимізації / І.В. Сергієнко, В.П. Шило, В.О. Рощин, П.В. Шило // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 2. — С. 5-12. — Бібліогр.: 14 назв. — укр.

Створення об’єднань (портфелів і команд) оптимізаційних алгоритмів дає змогу прискорити обчислювальний процес. У роботі розглядаються однорідні і неоднорідні портфелі алгоритмів. Досліджується ефективність однорідних портфелів алгоритмів на прикладі задачі про максимальний зважений розріз графу з використанням двох стохастичних алгоритмів локального типу. Цель работы. Исследовать эффективность работы портфелей алгоритмов на примере задачи о максимальном взвешенном разрезе графа. Исследование провести в два этапа с использованием стохастических алгоритмов локального поиска. Результаты. Рассмотрены однородные и неоднородные портфели алгоритмов. Для задачи о максимальном взвешенном разрезе графа, имеющей многочисленные приложения, созданы однородные портфели двух стохастических алгоритмов локальной оптимизации. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие их эффективность. The purpose of this paper is to research the efficiency of the algorithm portfolios by solving the weighted maxcut problem. The research is carried out in two stages using stochastic local search algorithms. Results. In this paper, we investigate homogeneous and nonhomogeneous algorithm portfolios. We developed the homogeneous portfolios of two stochastic local optimization algorithms for the weighted maxcut problem, which has numerous applications. The results confirm the advantages of the proposed methods.