Результаты для запроса: размещение
-
Метод исследования окрестностей в природных алгоритмах для решения конструкторских задач
Статья была опубликована в выпуске №2
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.
-
Решение одной трансвычислительной задачи на основе метода гибридного поиска
Статья была опубликована в выпуске №3
В статье представлен алгоритм решения задачи размещения компонентов интегральных схем, основанный на адаптивных процедурах. Предлагается алгоритм размещения, в основе которого лежит моделирование адаптивного поведения пчелиной колонии. Описана гибридная схема поиска решений задачи размещения на основе разработанных алгоритмов, которая позволяет управлять процессом поиска для повышения качества получаемых решений. Также в статье описаны способы кодирования и декодирования решений.
-
Решение задачи размещения элементов СБИС на основе интеграции моделей роевого интеллекта в аффинных пространствах поиска
Статья была опубликована в выпуске №4
В работе описана архитектура многоагентной системы на основе природных вычислений. Система выполняет размещение компонентов сверхбольших интегральных схем, используя объединенные модели роевого интеллекта. Предложены новые структуры представления решения задачи размещения элементов сверхбольших интегральных схем в виде хромосом. Представлена модифицированная парадигма роя частиц, отличающаяся от канонической, возможностью использования в аффинном пространстве позиций с целочисленными значениями параметров.
Передвижение роя частиц в рассматриваемой области решений достигается при помощи разработанного оператора, называемого направленная мутация. Предложена модифицированная структура алгоритма пчел. Ключевой операцией алгоритма является исследование перспективных позиций, лежащих в окрестностях базовых позиций.
Тестовые испытания доказали, что при интеграции моделей поведения роя пчел и роя частиц, результаты нового гибридного алгоритма получаются на 11 – 18 % лучше, чем у каждого алгоритма по отдельности.