Результаты для запроса: оператор направленной мутации
-
Упаковка полуограниченной полосы на основе интеграции роевого интеллекта и генетической эволюции в аффинных пространствах поиска
Статья была опубликована в выпуске №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).
-
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.