Работа посвящена методу решения задачи распределения соединений между выводами, основанному на моделировании адаптивного поведения муравьиной колонии. Цель перераспределения заключается в уменьшении плотности областей трассировки, уменьшении длины соединений, уменьшении числа пересечений, повышении степени интеграции и т.п. Отличительной особенностью представленного роевого алгоритма является то, что поиск решений агентами производится в многостадийной среде функционирования, имеющей композитную структуру. Тестирование производилось на бенчмарках. По сравнению с существующими алгоритмами достигнуто улучшение результатов на 6–7 %.

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).