ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ВДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДІВ СВІТЛЯЧКІВ І ЗГРАЇ ВОВКІВ ПРИ РОЗВ’ЯЗУВАННІ ЗАДАЧ ОПТИМІЗАЦІЇ І МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анна Талімончик, Наталія Олександрівна Красношлик

Abstract


У роботі розглянуто метаевристичні методи розв’язування задач глобальної оптимізації, які відносяться до методів ройового інтелекту. Одними із нових методів даного класу є метод світлячків і метод зграї вовків, які є потенційно більш потужними, ніж класичні чисельні методи оптимізації. Метою даної роботи є вдосконалення відповідних методів шляхом їх модифікації та застосування до розв’язування задач глобальної оптимізації і машинного навчання. Запропоновано модифікований метод світлячків методом зграї вовків. Досліджено залежність ефективності модифікованого методу від обраних параметрів. Розроблено програмний комплекс з графічним інтерфейсом користувача для розв’язування задач оптимізації і динамічної візуалізації процесу його знаходження методами зграї вовків, світлячків та модифікованим методом. Представлені популяційні методи застосовані для задачі відновлення регресії.


Keywords


метод світлячків, метод зграї вовків, методи ройового інтелекту, задача оптимізації, машинне навчання, регресія

References


Письменная В. А. Алгоритмическое и программное обеспечение меметического алгоритма поиска условного глобального экстремума / В. А. Письменная // Электронный журнал «Труды МАИ». – 2015. – №79. – С. 1-27.

Конспект лекции «Линейные модели: статистический взгляд» [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – [Курс «Обучение на размеченных данных»]. – Режим доступу: https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/supplement/Dw3Ws/konspiekt (дата звернення 01.03.2017) – Назва з екрана.

Ахмедова Ш. А. Коллективный самонастраивающийся метод оптимизации на основе бионических алгоритмов : дисс. … канд. техн. наук : 05.13.01 / Ахмедова Шахназ Агасувар кызы. – Красноярск, 2016 – 150 с.

Aboul E. H. Swarm Intelligence: Principles, Advances, and Applications / Aboul Ella Hassanien, Eid Emary. – CRC Press, 2016. – 210 р.

Xin-She Yang Nature-Inspired Optimization Algorithms / Yang Xin-She. – London: Elsevier, 2014. – 265 р.

Скобцов Ю. А. Метаэвристики : монография / Ю. А. Скобцов, Е. Е. Федоров. – Донецк: Изд-во «Ноулидж» (Донецкое отделение), 2013. – 426 с.

Krishnanand K. N. Glowworm swarm based optimization algorithm for multimodal functions with collective robotics applications / K. N. Krishnanand, Debasish Ghose // Multiagent and Grid Systems – An International Journal. – 2006. – №2. – р. 209-222.

Орловская Н. М. Анализ эффективности биоинспирированных методов глобальной оптимизации / Н. М. Орловская // Электронный журнал «Труды МАИ». – 2013. – №73. – С. 1-22.

Маккафри Д. Тесты - Оптимизация по алгоритму светлячков [Електронний ресурс]. – 2015. – № 6, Vol. 30. – Режим доступу: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/

mt147244.aspx (дата звернення 01.03.2017) – Назва з екрана.

Коэльо Л. П. Построение систем машинного обучения на языке Python / Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт, 2-е издание. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 302 с.

Yang С. Algorithm of Marriage in Honey Bees Optimization Based on the Wolf Pack Search / Chenguang Yang, Xuyan Tu, Jie Chen // International Conference on Intelligent Pervasive Computing: 11 - 13 October 2007, IEEE Computer Society, Washington, USA. – 2007. – р. 462-467.


Full Text: PDF (Українська)

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
Archive
2014 18 38
2015 18 38
2016 1-2  

User

Journal Content

Browse

Language