Экспериментальное исследование возможностей решения многоэкстремальных задач оптимизации эвристическими методами
Аннотация
Ключевые слова
Об авторах
Рудольф Анатольевич НейдорфРоссия
Иван Владимирович Черногоров
Россия
Орхан Тахир Ярахмедов
Россия
Виктор Васильевич Полях
Россия
Список литературы
1. Boettcher, S. Extremal Optimization: Methods derived from Co-Evolution / S. Boettcher, A.-G. Percus // Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. - San Francisco, 1999. - P. 825-832.
2. Floudas, C.-A. Encyclopedia of Optimization / C. A. Floudas, P. M. Pardalos. - 2nd edition. - New York : Springer, 2009. - 4646 p.
3. Jones, K.-B. Search Engine Optimization / K.-B. Jones. - 2nd edition - Indianapolis : Wiley Publishing, 2010. - 336 p.
4. Shreves, R. Drupal Search Engine Optimization / R. Shreves. - Birmingham : Packt Publishing, 2012. - 116 p.
5. Математическая энциклопедия : в 5 т. Т. 4. / гл. ред. И. М. Виноградов. - Москва : Советская энциклопедия, 1984. - C. 135-140.
6. Strongin, R. G. Algorithms for multi-extremal mathematical programming problems employing the set of joint space-filling curves / R. G. Strongin // Journal of Global Optimization. - 1992. - Vol. 2, is. 4. - P. 357-378.
7. Нейдорф, Р. А. Перестановочный алгоритм биэкстремального решения однородной распределительной задачи / Р. А. Нейдорф, А. В. Филиппов, З. Х. Ягубов // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2011. - № 5 (56). - Т. 11. - С. 655-666.
8. Нейдорф, Р. А. Исследование свойств многоэкстремальности решения распределительных задач / Р. А. Нейдорф, А. А. Жикулин // Системный анализ, управление и обработка информации : сб. тр. 2-го Междунар. науч. семинара. - Ростов-на-Дону : ИЦ ДГТУ, 2011. - С. 377-380.
9. Нейдорф. Р. А. Методология решения многоэкстремальных задач модифицированным методом роящихся частиц / Р. А. Нейдорф, А. А. Деревянкина // Инновации, экология и ресурсосберегающие технологии на предприятиях машиностроения, авиастроения, транспорта и сельского хозяйства : тр. IX междунар. науч.-техн. конф. - Ростов-на-Дону : ИЦ ДГТУ, 2010. - С. 328-330.
10. Нейдорф, Р. А. Решение многоэкстремальных задач методом делящихся роев / Р. А. Нейдорф, А. А. Скляренко // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2010. - Т. 10, № 4 (47). - С. 492-499.
11. Нейдорф, Р. А. Решение задач распознавания методом роящихся частиц с делением роя / Р. А. Нейдорф, А. А. Деревянкина // Изв. ЮФУ. Техн. науки. - 2010. - № 7 (108). - C. 21-28.
12. Rastrigin, L. A. Systems of Extremal Control / L. A. Rastrigin. - Moscow : Nauka, 1974. - 316 p.
13. Eberhart, R. A New Optimizer Using Particle Swarm Theory / R.-C. Eberhart, J. Kennedy // Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science. - Nagoya, 1995. - P. 39-43.
14. Kennedy, J.-A. Particle Swarm Optimization / J.-A. Kennedy , R.-C. Eberhart // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. - Piscataway, 1995. - P. 1942-1948.
15. Shi, Y. A modified particle swarm optimizer / Y. Shi, R.-C. Eberhart // Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation. - Piscataway, 1998. - P. 69-73.
16. Clerc, M. The particle swarm-explosion, stability, and convergence in a multi-dimensional complex space / M. Clerc, J. Kennedy // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - 2002. - Vol. 6, is. 1. - P. 58-73.
17. Mendes, R. The fully informed particle swarm: simpler, maybe better / R. Mendes, J. Kennedy, J. Neves // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - 2004. - Vol. 8, is. 3. - P. 204-210.
18. Нейдорф, Р. А. Параметрическая настройка алгоритма поисковой оптимизации методом роящихся частиц с использованием планирования эксперимента / Р. А. Нейдорф, И. В. Черногоров // Международный научный институт «Educatio». - 2015. - Т. 4, № 2 (9). - С. 44-49.
19. Нейдорф, Р. А. Расширение функционала метода роящихся частиц кинематической и динамической модификацией алгоритма его реализации / Р. А. Нейдорф, И. В. Черногоров // ООО "Aeterna", Сб. статей "Роль науки в развитии общества", СБ-17. - том 1, 2015. - С. 24-28.
20. Нейдорф, Р. А. Параметрическое исследование алгоритма роящихся частиц в задаче поиска глобального экстремума / Р. А. Нейдорф, И. В. Черногоров // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-28 : сб. трудов XXVIII междунар. науч. конф. : в 12 т. Т. 3 / под общ. ред. А. А. Большакова. - Саратов : Саратов. гос. техн. ун-т ; Ярославль : Ярослав. гос. техн. ун-т ; Рязань : Рязанск. гос. радиотехн. ун-т. - 2015. - 108 с.
21. Fraser, A. Computer Models in Genetics / A. Fraser. - New York : McGraw-Hill, 1970. - 192 p.
22. Goldberg, D. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning / D. Goldberg. - Boston : Addison-Wesley, 1989. - 372 p.
23. Mühlenbein, H. The Parallel Genetic Algorithm as Function Optimizer / H. Mühlenbein, D. Schomisch, J. Born // Parallel Computing. - 1991. - Vol. 17. - P. 619-632.
24. Barricelli, N.-A. Esempi numerici di processi di evoluzione / N.-A. Barricelli // Methodos. -1954. - Vol. 6. - P. 45-68.
25. Boettcher S. Extremal Optimization - Heuristics via Co-Evolutionary Avalanches / S. Boettcher // Computing in Science & Engineering. - 2000.- Vol. 2, is. 6. - P. 75-82.
26. Boettcher, S. Extremal optimization of graph partitioning at the percolation threshold / S. Boettcher // Journal of Physics A: Mathematical and General. - 1999. - Vol. 32. - P. 5201-5211.
27. Нейдорф, Р. А. Метод многоэкстремального поиска с использованием эволюционно-генетического алгоритма и выборочного критерия Стьюдента / Р. А. Нейдорф, В. В. Полях // Инновационная наука. - 2015. - Т. 1, № 3. - С. 135-140.
28. Нейдорф, Р. А. Исследование многоэкстремальных зависимостей с использованием эволюционно генетического метода и одновыборочного критерия Стьюдента / Р. А. Нейдорф, В. В. Полях // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-28 : сб. трудов XXVIII междунар. науч. конф. : в 12 т. Т. 3 / под общ. ред. А. А. Большакова. - Саратов : Саратов. гос. техн. ун-т ; Ярославль : Ярослав. гос. техн. ун-т ; Рязань : Рязанск. гос. радиотехн. ун-т. - 2015. - 108 с.
29. Нейдорф, Р. А. Локализация областей поиска эволюционно-генетического алгоритма при решении задач многоэкстремального характера / Р. А. Нейдорф, В. В. Полях //Наука. Технологии. Производство. - 2015. -№ 5(9). -С. 32-35.
30. Gosset, W.-S. The probable error of a mean / W.-S. Gosset // Biometrika. - 1908. - № 6 (1). - P. 1-25.
31. Lovric, M. International encyclopedia of statistical science / M. Lovric. - Berlin : Springer-Verlag, 2011. - 1671 p.
32. Кажаров, А. А. Муравьиные алгоритмы для решения транспортных задач / А. А. Кажаров, В. М. Курейчик // Теория и системы управления. - 2010. - № 1. - С. 30-43.
33. Dorigo, M. Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem / M. Dorigo, L.-M. Gambardella // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - 1997. - Vol. 1, № 1. - P. 53-66.
34. Liu, X. An effective clustering algorithm with ant colony / X. Liu, H. Fu // Journal of Computers. - 2010. - Vol. 5, № 4. - P. 598-605.
35. Toksari, M.-D. Ant Colony Optimization for finding the global minimum / M.-D. Toksari // Applied Mathematics and Computation. - 2006. - № 176. - P. 308-316.
36. Нейдорф, Р. А. Разработка, оптимизация и анализ параметров классического муравьиного алгоритма при решении задачи коммивояжера в полно-связном графе / Р. А. Нейдорф, О. Т. Ярахмедов // Наука. Технология. Производство. - 2015. - Т. 2, № 3. - С. 18-22.
37. Нейдорф, Р. А. Статистическое исследование оптимизационных свойств решения классическим муравьиным алгоритмом задачи коммивояжера / Р. А. Нейдорф, О. Т. Ярахмедов // Международный научный институт «Educatio». - 2015. - № 4 (11). - С. 141-144.
38. Нейдорф, Р. А. Исследование возможностей оптимального решения задачи коммивояжера параметрически оптимизированным муравьиным алгоритмом / Р. А. Нейдорф, О. Т. Ярахмедов // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-28 : сб. трудов XXVIII междунар. науч. конф. : в 12 т. Т. 3 / под общ. ред. А. А. Большакова. - Саратов : Саратов. гос. техн. ун-т ; Ярославль : Ярослав. гос. техн. ун-т ; Рязань : Рязанск. гос. радиотехн. ун-т. - 2015. - 108 с.
39. Apply Ant Colony Algorithm to Search All Extreme Points of Function [Электронный ресурс] / C. Y. Pang [et al.] - Режим доступа : http://www.cornell.edu/ arxiv.org/pdf/0911.3209v1.pdf (дата обращения : 17.10.15).
Для цитирования:
Нейдорф Р.А., Черногоров И.В., Ярахмедов О.Т., Полях В.В. Экспериментальное исследование возможностей решения многоэкстремальных задач оптимизации эвристическими методами. Вестник Донского государственного технического университета . 2015;15(4):82-93. https://doi.org/10.12737/16074
For citation:
Neydorf R.A., Chernogorov I.V., Yarakhmedov O.T., Polyakh V.V. Experimental study on solution possibilities of multiextremal optimization problems through heuristic methods. Vestnik of Don State Technical University . 2015;15(4):82-93. (In Russ.) https://doi.org/10.12737/16074