Choosing the best parameters for method of deformed stars in n-dimensional space
The author is the chief editor, and without taking part in the review process, decisions were made prior to the publication of this article.The author is a member of the editorial board, and without taking part in the review process, decisions were made prior to the publication of this article.
DOI:
https://doi.org/10.17721/AIT.2021.1.03Ключові слова:
підприємство, технологія, оптимізація, метод, експеримент.Анотація
Ця стаття присвячена проблемі оптимізації функції в n-вимірному просторі, яка, в загальному випадку, є поліекстремальною та недиференційованою. Запропоновано новий метод деформованих зірок у n-вимірному просторі. Він побудований на ідеях та принципах еволюційної парадигми. Метод деформованих зірок базується на припущенні використання груп потенційних рішень. Тим самим він дозволяє підвищити точність та збіжність досягнутого результату. Для оптимізації багатовимірної функції використовуються популяції потенційних рішень. На відміну від класичного методу деформованих зірок, ми отримали метод, який розв'язує задачі в n-вимірному просторі, де популяція рішень складається з 3-, 4- та 5-точкових груп. Показано переваги розробленого методу над генетичним алгоритмом, диференціальною еволюцією та еволюційною стратегією як найбільш типовими еволюційними алгоритмами. Також були проведені експерименти для дослідження найкращої конфігурації параметрів методу деформованих зірок.Завантажити
Посилання
Vikhar, P. A., “Evolutionary algorithms: A critical review and its future prospects”, in Proc. 2016 International Conference on Global Trends in Signal Processing, Information Computing and Communication (ICGTSPICC), 2016, pp. 261–265.
Arthur E. Carter, Cliff T. Ragsdale, “A new approach to solving the multiple traveling salesperson problem using genetic algorithms”, European Journal of Operational Research,Volume 175, Issue 1, pp. 246-257, 2006.
Kierkosz, I., Luczak, M. “A hybrid evolutionary algorithm for the two-dimensional packing problem”. Cent Eur J Oper Res 22,2014,pp.729–753.
Olariu Stephan, Zomaya Albert Y, Handbook of Bioinspired Algorithms and Applications, Chapman Hall/Crc Computer Information Science, 2006.
Madsen, S. T. and Widmer, G., “Evolutionary Search for Musical Parallelism”, Applications of Evolutionary Computing, in Proc. EvoWorkshops, 2005, LNCS 3449 p., pp. 488—497.
Lawrence J. Fogel, “Evolutionary programming”, Alexandria, Virginia, U.S.: National Science Foundation (NSF), 1960.
Zaineb Chelly Dagdia, Miroslav Mirchev, Chapter 15 – When Evolutionary Computing Meets Astro- and Geoinformatics, Knowledge Discovery in Big Data from Astronomy and Earth Observation, Elsevier, 2020, pp. 283-306.
R.G.S. ASTHANA, CHAPTER 6 – Evolutionary Algorithms and Neural Networks, In Academic Press Series in Engineering, Soft Computing and Intelligent Systems, Academic Press, 2000, pp. 111-136.
John Henry Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: University of Michigan Press, 1975.
Rechenberg, Ingo, “Evolutionsstrategie – Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution”, PhD thesis, Frommann-Holzboog, 1973.
Hans-Paul Schwefel, “Numerische Optimierung von Computer-Modellen”, PhD thesis, 1974.
Beni, Gerardo, and Jing Wang. “Swarm intelligence in cellular robotic systems.” Robots and biological systems: towards a new bionics?, Springer, Berlin, Heidelberg, 1993. pp. 703-712.
Blum, Christian & Li, Xiaodong, Swarm Intelligence in Optimization, 2008.
D.H. Wolpert, W.G. Macready, “No Free Lunch Theorems for Optimization”, in Proc. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1, 1997, p.67.
Tmienova N., Snytyuk V, “Method of Deformed Stars for Global Optimization”. in Proc. 2020 IEEE 2nd International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC), 2020, pp. 1–4.
M. Antonevych, A. Didyk, V. Snytyuk, “Optimization of Functions of Two Variables by Deformed Stars Method”, in Proc. 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), 2019, pp. 475-480.
V. Snytyuk, “Method of Deformed Stars for Multi-extremal Optimization. One- and Two-Dimensional Cases”, in Proc. International Conf. Mathematical Modeling and Simulation of Systems, Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, Cham, 2019, vol 1019.
M. Antonevych, A. Didyk, V. Snytyuk, “Choice of better parameters for method of deformed stars in n-dimensional case”, in Proc. IT&I, 2020, pp. 17-20.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Сучасні інформаційні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
