БАГАТОРОЙОВИЙ АЛГОРИТМ MULTI-SWARM OPTIMIZATION ТА ЙОГО ВИКОРИСТАННЯ ПРИ РОЗВ’ЯЗУВАННІ ЗАДАЧ БІНАРНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ

Abstract

У роботі розглянуто багаторойовий алгоритм оптимізації частинок (Multi-Swarm Optimization Algorithm) для розв’язування задач глобальної оптимізації, який відноситься до метаеврестичних методів. Метою даної роботи є реалізація та дослідження даного алгоритму при розв’язувані задач оптимізації, а також його застосування до розв’язування задач бінарної класифікації. Проведено порівняльний аналіз та досліджено ефективність алгоритму при знаходженні глобального мінімуму деяких тестових функцій. Описано постановку задачі бінарної лінійної класифікації. Для мінімізації функціоналу похибки при побудові класифікатора використано багаторойовий алгоритм MSO та метод стохастичного градієнтного спуску.