Login

Журнал «Современная Наука»

Russian (CIS)English (United Kingdom)

МОСКВА +7(495)-755-19-13

Статьи:
A+ R A-

Анализ эффективности некоторых модификаций классического метода роя частиц

E-mail Печать

П.Г. Ткаченко,  (К.п.н., ФГБОУ ВПО «Тольяттинский государственный университет»)

Серия «Естественные и Технические науки» # 11  2017
Проведён анализ алгоритмов управления роем частиц, используемых в поисковых задачах. Современные методы вычислительной техники и робототехники позволяют осуществлять удаленное управление и сбор информации от роя механических частиц-роботов. Отличительной особенностью метода являются обучение без учителя, обмен информацией между частицами, адаптивное поведение частиц роя.

Ключевые слова: Управление роем частиц, поиск, биоинспирированные методы, управляющие алгоритмы, искусственный интеллект промышленная безопасность нефтепроводов, робототехника.

 

Читать полный текст статьи …


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Mendes R. The fully informed particle swarm: Simpler, maybe better / R. Mendes, J. Kennedy, J. Neves // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. – 2004.
2. Mendes R. Watch thy neighbor or how the swarm can learn from its environment / R. Mendes, J. Kennedy, J. Neves // Proceedings of the Swarm Intelligence Symposium 2003. – IEEE, 2003.
3. Карпенко А.П. Обзор методов роя частиц для задачи глобальной оптимизации / А.П. Карпенко, Е.Ю. Селиверстов // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. – 2009. – №3.
4. Veeramachaneni K. Optimization Using Particle Swarm with Near Neighbor Interactions / K. Veeramachaneni, Th. Peram, Ch. Mohan, L.A. Osadciw // Lecture Notes Computer Science. – Springer Verlag, 2003.
5. Richards M. Dynamic Sociometry in Particle Swarm Optimization / M. Richards, D. Ventura // Proceedings of the Joint Conference of Information Sciences. – 2003.
6. Mohais A.S. Neighborhood Re-structuring in Particle Swarm Optimization / A.S. Mohais, R. Mendes, Ch. Posthoff // Proceedings of the Australian Conference of Artificial Intelligence. – 2005.
7. Карпенко А.П. Метод метаоптимизации поисковых алгоритмов оптимизации / А.П. Карпенко, З.О. Свианадзе // Электронное научно-техническое издание. – 2011.
8. Cai X. Individual Parameter Selection Strategy for Particle Swarm Optimization / X. Cai, Z. Cui, J. Zeng, Y. Tan // Tech Education and publishing, 2009.
9. Suresh K. Inertia-Adaptive Particle Swarm Optimizer for Improved Global Search / K. Suresh, S. Ghosh, D. Kundu, A. Sen [at. el.] // Intelligent Systems Design and Applications. – 2008.



© 
П.Г. Ткаченко, Журнал "Современная наука: актуальные проблемы теории и практики".
 

 

 

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"

Серия - Естеств. и Техн. науки

Выпуск 2018 05(1) Natural and Technical

Выпуск 2018 05(2) Natural and Technical

Выпуск 2018 04(1) Natural and Technical

Выпуск 2018 04(2) Natural and Technical

Выпуск 2018 03(1) Natural and Technical

Выпуск 2018 03(2) Natural and Technical

Выпуск 2018 02 Natural and Technical

Выпуск 2018 01 Natural and Technical

Выпуск 2017 12/2 Natural and Technical

Выпуск 2017 12(1) Natural and Technical

Выпуск 2017 12(2) Natural and Technical

Выпуск 2017 11 Natural and Technical

Выпуск 2017 10 Natural and Technical

Выпуск 2017 09 Natural and Technical

Выпуск 2017 7-8(1) Natural and Technical

Выпуск 2017 7-8(2) Natural and Technical

Выпуск 2017 06 Natural and Technical

Выпуск 2017 05 Natural and Technical

Выпуск 2017 03-04 Natural and Technical

Выпуск 2017 02 Natural and Technical

Выпуск 2017 01 Natural and Technical

Выпуск 2016 12 Natural and Technical

Выпуск 2016 11 Natural and Technical

Выпуск 2016 09-10 Natural and Technical

Выпуск 2016 08 Natural and Technical

Выпуск 2016 07 Natural and Technical

Выпуск 2016 06 Natural and Technical

Выпуск 2016 05 Natural and Technical

Выпуск 2016 04 Natural and Technical

Выпуск 2016 03 Natural and Technical

Выпуск 2016 02 Natural and Technical

Выпуск 2016 01 Natural and Technical

Выпуск 2015 13 Natural and Technical

Выпуск 2015 12(1) Natural and Technical

Выпуск 2015 12(2) Natural and Technical

Выпуск 2015 11(1) Natural and Technical

Выпуск 2015 11(2) Natural and Technical

Выпуск 2015 09-10 Natural and Technical

Выпуск 2015 07-08 Natural and Technical

Выпуск 2015 05-06 Natural and Technical

Выпуск 2015 03-04 Natural and Technical

Выпуск 2015 01-02 Natural and Technical

Выпуск 2014 11-12 Natural and Technical

Выпуск 2014 09-10 Natural and Technical

Выпуск 2014 07-08 Natural and Technical

Выпуск 2014 05-06 Natural and Technical

Выпуск 2014 03-04 Natural and Technical

Выпуск 2014 01-02 Natural and Technical

Выпуск 2013 11-12 Natural and Technical

Выпуск 2013 9-10 Natural and Technical

Выпуск 2013 7-8 Natural and Technical

Выпуск 2013 5-6 Natural and Technical

Выпуск 2013 3-4 Natural and Technical

Выпуск 2013 1-2 Natural and Technical

Выпуск 2012 12 Natural and Technical

Выпуск 2012 10-11 Natural and Technical

Выпуск 2012 8-9 Natural and Technical

Выпуск 2012 6-7 Natural and Technical

Выпуск 2012 4-5 Natural and Technical

Выпуск 2012-03 Natural and Technical

Выпуск 2012-02 Natural and Technical

Выпуск 2012-01 Natural and Technical

Выпуск 01-2011 Natural and Technical