Article

Article title EVOLUTION METHODS OF OPTIMIZATION RESEARCH BASED ON SWARM INTELLIGENCE
Authors A.A. Zaicev, V.V. Kureychik, A.A. Polupanov
Section SECTION I. EVOLUTIONARY MODELLING, GENETIC AND BIONIC ALGORITHMS
Month, Year 12, 2010 @en
Index UDC 681.3
DOI
Abstract In work the review, actual recently, algorithms and methods swarm intelligence, such as is spent: "ant", "bees" algorithms, a method of a plenty of particles, and also are shown their features, merits and demerits. Possibilities of their application in various areas of a science and technics are considered. The potential of methods swarm intelligence in the field of evolutionary optimization is analyzed, the further prospects, ways of development and perfection of the considered methods and algorithms are defined.

Download PDF

Keywords Swarm intelligence; “ant” algorithm; bee’s colonies simulation algorithm; particle swarm algorithm; searching algorithms.
References 1. Курейчик В.М., Кажаров А.А. О некоторых модификациях муравьиного алгоритма // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 7-12.
2. Штовба С.Д., Муравьиные алгоритмы // Математика в приложениях. – 2004. – № 4 (4). – С. 70-75.
3. МакКоннелл Дж. Основы современных алгоритмов. – М.: Техносфера, 2004. – 368 с.
4. Курейчик В.В., Полупанова Е.Е. Эволюционная оптимизация на основе алгоритма колонии пчѐл // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 41-46.
5. Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization // Technical Report TR06, Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005.
6. Гришин А.А, Карпенко А.П. Исследование эффективности метода пчелиного роя в задаче глобальной оптимизации // Наука и образование. – 2010. – № 08.
7. Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization // Proceedings of IEEE International conference on Neural Networks. – 1995. – P. 1942-1948.
8. Селиверстов Е.Ю., Карпенко А.П. Обзор методов роя частиц для задачи глобальной оптимизации (Particle Swarm Optimization) // Наука и образование. – 2009. – № 03.
9. Clerc M. Particle Swarm Optimization. ISTE, London, UK, 2006.
10. Батищев Д.И. Глобальная оптимизация с помощью эволюционно-генетических алгоритмов / Д.И. Батищев, Л.Н.Скидкина, Трапезникова Н.В. // Межвуз. сборник, ВГТУ. – Воронеж, 1994.
11. Букатова И.Л. Эвоинформатика: Теория и практика эволюционного моделирования / Букатова И.Л., Михасев Ю.И., Шаров А.М. – М.: Наука, 1991. − 205 с.
12. Лебедев Б.К., Шашелов А.А. Исследование механизмом муравьиной адаптации при решении задачи покрытия функциональной схемы // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS_IT’10». Научное издание в 4-х томах. – М.: Физматлит, 2010. − Т.3. − С. 118-127.
13. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Муравьиные алгоритмы для решения транспортных задач // Известия РАН. Теория и системы управления. – М: Наука, 2010. – № 1. – С. 32-45
14. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Решение задачи покрытия на основе эволюционного моделирования // Известия РАН. Теория и системы управления. – М: Наука, 2009. – № 1. – С. 101-116.
15. Курейчик В.М. Об одной модели эволюции Шмальгаузена // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 7-16.
16. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 16-24.
17. Курейчик В.М. Модифицированные генетически операторы // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 7-15.

Comments are closed.