Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах
Перспективним напрямом вирішення складних завдань оптимізації є евристика, механізм якої залежить від проблеми алгоритмічної структури високого рівня як набору принципів керування або стратегій розробки алгоритму метафоричної оптимізації, зокрема ройових методів.. Розглянуто та визначено процедуру ф...
Saved in:
| Published in: | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Date: | 2023 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211066 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах / О.В. Горда, Ю.В. Рябчун // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 6. — С. 24-34. — Бібліогр.: 17 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Перспективним напрямом вирішення складних завдань оптимізації є евристика, механізм якої залежить від проблеми алгоритмічної структури високого рівня як набору принципів керування або стратегій розробки алгоритму метафоричної оптимізації, зокрема ройових методів.. Розглянуто та визначено процедуру формування та визначення способів генетичної оптимізації в ройових технологіях, її особливості, склад та відмінність від звичайної процедури, а також запропоновано та описано підхід до їх дослідження. Об’єктом дослідження є процедура формування роїв з часток у когнітивних технологіях метафоричної оптимізації. Основною відмінністю проведеного аналізу, результати якого наводяться в даній роботі, є когнітивно-семантичний аналіз на основі визначення інформаційної взаємодії середовища об’єкта з суб’єктом і побудови онтологічних конструкцій рою як геному, що проведено вперше.
A promising direction for solving complex optimization problems is heuristic methods, the mechanism of which depends on the algorithmic structure of high-level problems as a set of control principles or strategies for developing metaphorical optimization algorithms, in particular swarm methods. The procedure for the formation and definition of genetic optimization methods in swarm technologies is discussed and determined, including its features, structure, and differences from the standard procedure. An approach to their investigation is proposed and described. The object of research is the procedure for forming swarms of particles in cognitive metaphorical optimization technologies. The main distinction of the conducted analysis, the results of which are presented in this paper, is the cognitive-semantic analysis based on the definition of information interaction between the environment of the object and the subject, as well as the construction of ontological constructs of the swarm as a genome, which is presented for the first time.
|
|---|---|
| ISSN: | 0572-2691 |