Гибридная метаэвристика, основанная на оптимизации муравьиными колониями и Н-методе
Предлагается метаэвристический метод комбинаторной оптимизации, который базируется на двух популяционных подходах – алгоритмах оптимизации муравьиными колониями и Н-метода. Этот метод предназначен для решения широкого круга задач комбинаторной оптимизации. Его эффективность проиллюстрирована на осно...
Gespeichert in:
| Datum: | 2009 |
|---|---|
| ISSN: | ХХХХ-0003 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6258 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Гибридная метаэвристика, основанная на оптимизации муравьиными колониями и Н-методе / Л.Ф. Гуляницкий, С.И. Сиренко // Компьютерная математика. — 2009. — № 1. — С. 142-151. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Предлагается метаэвристический метод комбинаторной оптимизации, который базируется на двух популяционных подходах – алгоритмах оптимизации муравьиными колониями и Н-метода. Этот метод предназначен для решения широкого круга задач комбинаторной оптимизации. Его эффективность проиллюстрирована на основе результатов вычислительного эксперимента по решению ряда известных задач комбинаторной оптимизации.
Пропонується метаевристичний метод комбінаторної оптимізації, який базується на двох популяційних підходах – алгоритмах оптимізації мурашиними колоніями та Н-методу. Цей метод призначений для розв’язання широкого кола задач комбінаторної оптимізації. Ефективність запропонованого підходу проілюстрована на основі результатів обчислювального експерименту з розв’язання ряду задач комбінаторної оптимізації.
A metaheuristic method for solving combinatorial optimization problems is proposed, which is based on two population methods – ant colony optimization and H-method. The method is applicable to a wide range of combinatorial optimization problems. The efficiency of the approach proposed is illustrated by numerical experiment on solving well-known combinatorial optimization problems.
|
|---|---|
| ISSN: | ХХХХ-0003 |