Article

Article title DEVELOPING NEW HYBRID SELECTION PROCEDURE BASED ON BOLTZMANN FUNCTION
Authors S.V. Barinov
Section SECTION II. AUTOMATION OF DESIGNING
Month, Year 12, 2009 @en
Index UDC 681.3.001.63+007.52:611.81
DOI
Abstract Various selection method are researched in this paper. The new hybrid selection procedure is proposed. It’s based on Boltzmann function and simulating annealing.

Download PDF

Keywords Multicriterion choice; decision making; preference relation; classification model; situation class; fuzzy sets; representative situation; linguistic variable; criterion; situations comparison; similarity; distance; representative number.
References 1. Курейчик В.В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические методы принятия решений. Монография. − Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001.
2. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. – М: Физматлит, 2006.
3. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. − № 4 (93). − С. 16-25.
4. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Концептуальная модель представления решений в генетических алгоритмах // Известия ЮФУ. Технические науки. − 2008. − № 9 (86). − С. 7-12.
5. Andreas Rummler, Adriana Apetrei. Graph Partitioning Revised – a Multiobjective Perspective// In Proc. IEEE Itl. Conf. Computer-Aided Design. – 2001. – P. 45-51.
6. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 432 с.
7. Brindle A. Genetic Algorithms for Function Optimization, Doctoral Dissertation, University of Alberta, Edmonton, 1981.
8. Дубинин Н.П. Избранные труды, Т.1. Проблемы гена и эволюции. – М.: Наука, 2000.
9. Lawrence David Davis, Kenneth De Jong, Michael D. Vose L. Darrell Whitley. Evolutionary Algorithms, Springer-Verlag New York, Inc., 1999. – 301 p.
10. Baker, J.E., Adaptive Selection Methods for Genetic Algorithms, in Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, 1985. – Р. 101-111.
11. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с.
12. Muhlenbein, H. and Schlierkamp-Vosen, D., Predictive Models for the Breeder Genetic Algorithm, Evolutionary Computation. – 1993. – Vol. 1, № l. – P. 25-49.
13. C.J. Alpert. The ISPD-98 Circuit Benchmark Suite // in Proc. ACM/IEEE International Symposium on Physical Design, April 1998. – P. 80-85.

Comments are closed.