Software Journal:
Theory and Applications

Send article
Entrance Registration

Results for оператор направленной мутации

  1. Упаковка полуограниченной полосы на основе интеграции роевого интеллекта и генетической эволюции в аффинных пространствах поиска

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    Е.М. Лебедева Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    Д.Д. Фугаров Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Russian Federation;

    The article was published in issue №3

    Предлагается композитная архитектура многоагентной системы бионического поиска на основе роевого интеллекта и генетической эволюции для решения задачи упаковки полуограниченной полосы.
    В работе описывается модифицированная парадигма роя частиц, обеспечивающая, в отличие от канонического метода, возможность использования в аффинном пространстве поиска позиций с целочисленными значениями параметров. Рассмотрены механизмы перемещения частиц в аффинном пространстве для уменьшения веса аффинных связей. Разработанные структуры позиций (хромосом) ориентированы на интеграцию роевого интеллекта и генетической эволюции.

    Предложенный модифицированный алгоритм декодирования повышает целенаправленность поиска, включает процедуры улучшения решения и обеспечивает более высокую вероятность локализации глобального экстремума задачи. Это позволило повысить качество решения в среднем на 2–4 %. Временная сложность алгоритма, полученная экспериментальным путем, совпадает с теоретическими исследованиями и для рассмотренных тестовых задач составляет О(n2)–О(n3).

  2. Solving the problem of placing the VLSI elements based on the integrating of swarm intelligence models into the affine search spaces

    B.K. Lebedev Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;
    O.B. Lebedev Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;
    E.O. Lebedeva Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;
    A.A. Nagabedyan Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;

    The article was published in issue №4

    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.