АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ЧИСЛЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ, РЕАЛИЗУЮЩИЕ МЕТОД РОЯ ЧАСТИЦ
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Рассматривается один из методов численной оптимизации, реализующий так называемый метод роя частиц. Предлагается модификация метода, основанная на разбиении итерационного процесса вычисления на два этапа. Для ускорения вычислений и снижения их сложности. На первом этапе целевая функция заменяется упрощенной моделью, что позволяет быстро определить примерную область локализации экстремума. Окончательное решение ищется в найденной области локализации, с использованием исходной целевой функции. Описывается консольное приложение, реализующее алгоритм и приводятся результаты численных экспериментов, выполненных с помощью данного приложения.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995) Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 – International Conference on Neural Networks: Vol. 4 (1942–1948). DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968.
Kennedy, J., & Eberhart, R.C. (2001) Swarm Intelligence. Morgan Kaufmann.
Poli, R. (2007) An analysis of publications on particle swarm optimisation applications. Technical Report CSM-469. Department of Computer Science, University of Essex, UK.
Poli, R. (2008) Analysis of the Publications on the Applications of Particle Swarm Optimisation. Journal of Artificial Evolution and Applications, 1–10. DOI: 10.1155/2008/685175.
Os'kin, A. F. (2004) Algoritmy priblizheniya elementov matritsy komponentami dvukh vektorov [Algorithms for Approximation of Matrix Elements by Components of Two Vectors] Vestnik Polotskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya C, Fundamental'nye nauki [Herald of Polotsk State University. Series С. Fundamental sciences], (4), 73–76. (In Russ., abstr. in Engl.).
Рекомендуемые статьи автора (авторов)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭПИДЕМИИ С ПОМОЩЬЮ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2021)
- А. Ф. ОСЬКИН, Г. Ф. КОНАПЛЕВА, Т. А. ТАВГЕНЬ, В. О. ГРОППЕН, СОЗДАНИЕ БАЗ ЗНАНИЙ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ С ПОМОЩЬЮ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 1 (2023)
- А. Ф. ОСЬКИН, Е. В. ДАНЧЕНКО, Д. А. ОСЬКИН, АЛГОРИТМ МНОГОМЕРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ, ОСНОВАННЫЙ НА МЕТОДЕ ПОЛИАДИЧЕСКИХ ЧИСЕЛ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2019)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ ИЗ БАЗ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2018)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ В СРЕДЕ ПРИЛОЖЕНИЯ RStudio, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2020)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЛОХОСТРУКТУРИРОВАННЫХ СИСТЕМ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2017)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2016)
- А. Ф. ОСЬКИН, А. А. БОЛБОТУНОВ, ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГОДИЧНОГО РАДИАЛЬНОГО ПРИРОСТА ДЕРЕВЬЕВ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2015)