Software Journal:
Theory and Applications

Подать статью

Вход Регистрация

Результаты для запроса: аффинное пространство

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

    Статья была опубликована в выпуске №3 от 11 июля 2018 г.

    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. Гибридный роевой алгоритм глобальной оптимизации в аффинном пространстве поиска

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Россия, технических наук;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Россия, технических наук;
    Е.О. Лебедева Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Россия;
    Нагабедян А.А. Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №1 от 4 февраля 2019 г.

    Предложена композитная архитектура многоагентной системы бионического поиска для решения комбинаторных задач на основе интеграции роевого интеллекта и генетической эволюции. Интеграция обеспечивает более широкий обзор пространства поиска и более высокую вероятность локализации глобального экстремума задачи. В работе описывается модифицированная парадигма, обеспечивающая, в отличие от канонического метода, возможность поиска решений в аффинном пространстве позиций с целочисленными значениями параметров. Для уменьшения веса аффинных связей путем перемещения частицы в новую позицию аффинного пространства решений разработан оператор направленной мутации.