В статье рассмотрен метод исследования окрестностей в природных алгоритмах для решения конструкторских задач. Представлена постановка задачи. Описан процесс поиска решений на основе пчелиного алгоритма. Рассмотрен роевой алгоритм решения конструкторской задачи на основе адаптивного поведения пчелиной колонии. Описана важная задача конструкторского проектирования – размещение элементов сверхбольших интегральных схем. Решение исследования окрестностей отображено на примере их исследования роевыми методами поиска перспективных решений. Авторами проведены экспериментальные исследования, подтверждающие, что разработанный алгоритм позволяет находить квазиоптимальные решения за полиномиальное время.

The paper presents the architecture of a multi-agent system based on natural calculations, which places extra-large integrated circuits’ components using the combined swarm intelligence models. The authors offer new structures of presenting a solution for the problem of placing extra-large integrated circuit elements as chromosomes. There is a modified particle swarm paradigm that differs from the canonical one by the possibility of using the positions with integral-valued parameter values in the affine space.

A developed operator called directed mutation helps to move the swarm of particles in the observed solution area. The authors offer a modified structure of the bees algorithm. The key operation of the algorithm is the research on promising positions in the neighborhood of basic positions.

The tests have proven that when integrating the behavior models of a bee swarm and a particle swarm, the results of the new hybrid algorithm appear to be 11-18 % better than each algorithm results separately.