Article

Article title APPLICATION OF PSO-METHODS FOR SOLVING ALLOCATION OF COMPUTATIONAL RESOURCES
Authors Yu.O. Chernyshev, N.N. Vencov, P.A. Panasenko
Section SECTION IX. COMPUTER COMPLEXES OF NEW GENERATION AND NEUROCOMPUTERS
Month, Year 11, 2012 @en
Index UDC 681.3
DOI
Abstract In this paper we formulated a multi-dimensional nonlinear problem of distribution of computing resources. On the basis of "optimization using particle swarm» (Particle Swarm Optimization, PSO) algorithm to solve this problem. Defined relationship between the parameters of the problem and solve it the algorithm. We construct a distribution of the results of iterations of the algorithm. Based on the analysis of the distribution of the results of iterations of the algorithm was suggested algorithm is able to withdraw from areas of local optima. The graphs of the errors on the tasks dimension algorithm 1–10 in increments of 1, and 5–100 in increments of 5. The experimentally determined the computational complexity of the algorithm on the dimensions of 1–100.

Download PDF

Keywords Computing resources; collective adaptation; intelligent systems; optimization.
References 1. Курейчик В.М, Комар А.В. Особенности построения синергетических систем управления бионическим поиском в задачах размещения // Известия ЮФУ. Технические науки.
– 2011. – № 7 (120). – С. 8-14.
2. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Поисковая адаптация: теория и практика. Монография. – М.: Физматлит,2006.
3. Чернышев Ю.О., Венцов Н.Н., Крупенин А.В., Щербаков А.В., Мухтаров С.А. Адаптивная оптимизация запросов в современных системах управления базами данных / Моно-
графия. – Краснодар: ФВАС, 2011.
4. Курейчик В.М. Биоинспированный поиск с использованием сценарного подхода // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 7-12.
5. Лебедев Б.К., Лебедев В.Б. Поисковые процедуры канальной трассировки, базирующиеся на моделировании адаптивного поведения роя частиц в пространстве решений с неупорядоченным лингвистическим шкалированием // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 15-22.
6. Dorigo M. and Stьtzle T. Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA, 2004.
7. Eberhart R., Kennedy J. A New Optimizer using Particle Swarm Theory // In Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro machine and Human Science 1995. – P. 39-43.
8. Engelbrecht A. Computational intelligence: an introduction – John Wiley and Sons Ltd., 2007. – 597 p.
9. Abraham A., Grosan G. Swarm Intelligence in Data Mining –Springer, 2006. – 267 p.

Comments are closed.