Article

Article title MODELS OF A BEE COLONY ADAPTIVE BEHAVIOUR FOR THE DECISION OF PROBLEMS ON GRAPHS
Authors V.B. Lebedev
Section SECTION I. EVOLUTIONARY MODELLING, GENETIC AND BIONIC ALGORITHMS
Month, Year 07, 2012 @en
Index UDC 681.325
DOI
Abstract In work the modified paradigm of a beer colony for the decision of combinatory problems on graphs is considered. On the basis of the analysis of behavioural model of self-organizing of a colony of bees, methods and mechanisms of formation of corresponding representations of decisions of considered combinatory problems on graphs are developed. Methods of formation of space of search are considered. The position in search space is represented in the form of the ordered list. The list actually is a decision code. Key operation of beer algorithm is research of perspective positions and their vicinities in search space. In work the method of formation of vicinities of decisions with adjustable degree of similarity and affinity between them is offered. Three approaches to definition of foraging bees number, directed to vicinities of each base position are offered. In comparison with existing algorithms improvement of results is reached.

Download PDF

Keywords Swarm intelligence; ant colony; adaptive behaviour; self-organizing, graph; optimization.
References 1. Андерсон Д. Дискретная математика и комбинаторика. – М.: Вильямс, 2003.
2. Кормен К., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы, построение и анализ. – М.: МЦМНО, 2000.
3. Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетический алгоритм определения паросочетаний графа. Труды 10-ой Международной конференции “Knowledge-dialogue-solution”. – Варна, Болгария, 2003. – С. 246-251.
4. Engelbrecht A.P. Fundamentals of Computational Swarm Intelligence. John Wiley & Sons, Chichester, UK, 2005.
5. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Гладков Л.А., Сороколетов П.В. Бионспирированные методы в оптимизации. – М.: Физмалит, 2009.
6. Методы и алгоритмы принятия решений на основе бионического поиска. Научное издание / Под редакцией В.М. Курейчика. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009.
7. Концепция поиска оптимальных решений при проектировании. Научное издание / Под ред. Б.К. Лебедева. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010.
8. Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Эволюционный алгоритм нахождения максимального паросочетания // 3-й Международный НТС “Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте”. – М: Изд-во Физматлит, 2005. – С. 274-280.
9. Лебедев Б.K., Лебедев О.Б. Эволюционный алгоритм раскраски графов // Известия ТРТУ. – 2005. – № 3 (47). – С. 202-204.
10. Гладков Л.А, Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Основы теории эволюционных вычислений. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2010
11. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Поисковая адаптация: теория и практика. – М.: Физматлит, 2006.
12. Курейчик В.М., Кажаров А.А.Использование роевого интеллекта в решении NP-трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-36.
13. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Роевой алгоритм в задачах оптимизации // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 28-32.
14. Лебедев О.Б. Решения комбинаторных задач на графах на основе метода муравьиной колонии // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологи-
ям «AIS- IT’09». Научное издание в 4-х томах. Т.1. – М.: Физматлит, 2009. – С. 51-58.
15. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Применение пчелиного алгоритма для раскраски графов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 30-36.
16. Лебедев Б.K., Лебедев В.Б. Размещение на основе метода пчелиной колонии // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 12-19.

Comments are closed.