Article

Article title TO THE QUESTION ABOUT PARAMETRIC OPTIMIZATION OF SWARM ALGORITHMS
Authors V.A. Mokhov, E.N. Borodulina
Section SECTION IV. SHORT REPORTS
Month, Year 04, 2014 @en
Index UDC 519.876.5
DOI
Abstract The group of swarm algorithms of metaheuristics class such as ant swarm algorithm, bee algorithm, glowworm algorithm, particle swarm algorithm, algorithm of accidental diffusion, cuckoo search algorithm, bacterium optimization algorithm, gravitation search algorithm, algorithm of drop of water is analyzed. The behavior of the ant swarm for solving the traveling salesman problem is considered in details. It is pointed out that nowadays main attention of researches is given to improving swarm algorithms. It emphasizes that modification of ant algorithms is in accurate definition obtained effective solutions based on experimental investigation. In conclusion the authors propose a variant of a formal description of swarm algorithms for subsequent parametric optimization.

Download PDF

Keywords Parametric optimization; swarm algorithm; ant algorithm.
References 1. Кнорринг В. И. Теория, практика и искусство управления. – М.: НОРМА, 2001. – 528 с.
2. Blum C., Rol, A. Metaheuristics in combinatorial optimization: Overview and conceptual comparison // ACM Computing Surveys. – 2003. – № 35 (3). – P. 268-308.
3. Мохов В.А. Георгица И.В., Гончаров С.А. Мультиагентное моделирование сетевой атаки типа DDoS [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона». – 2013. – № 3. – Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n3y2013/1852 (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз. Рус.
4. Карпенко А. П. Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых малоизвестных алгоритмов // ИТ: Прилож. к журналу «Информационные технологии». – 2012. – № 7. – С. 1-32.
5. Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях. – 2003. – № 4. – С. 70-75.
6. Dorigo M., Gambardella L.M. Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. – 1997. – Vol. 1, 1. – Р. 53-66.
7. Stьtzle T., Hoos H. MAX-MIN Ant System and local search for the traveling salesman problem // IEEE International Conference on Evolutionary Computation. – 1997. – P. 309-314.
8. Stьtzle T., Lуpez-Ibбсez M., Pellegrini P., Maur M., de Oca, M., Birattari M., Maur M., Dorigo M. (2010) Parameter Adaptation in Ant Colony Optimization // Technical Report, IRIDIA, Universitй Libre de Bruxelles.
9. Островский Г.М., Бережинский Т.А. Оптимизация химико-технологических процессов. Теория и практика. – М.: Химия, 1984. – 240 с.

Comments are closed.