Моделирование и анализ данных
2020. Том 10. № 2. С. 62–73
doi:10.17759/mda.2020100205
ISSN: 2219-3758 / 2311-9454 (online)
Разработка модифицированного самоорганизующегося миграционного алгоритма оптимизации (MSOMA)
Аннотация
Общая информация
Ключевые слова: алгоритм глобальной оптимизации, миграционный цикл, популяция, индивид, тестовые задачи
Рубрика издания: Методы оптимизации
Тип материала: научная статья
DOI: https://doi.org/10.17759/mda.2020100205
Для цитаты: Пантелеев А.В., Ракитянский В.М. Разработка модифицированного самоорганизующегося миграционного алгоритма оптимизации (MSOMA) // Моделирование и анализ данных. 2020. Том 10. № 2. С. 62–73. DOI: 10.17759/mda.2020100205
Фрагмент статьи
При разработке модифицированного самоорганизующегося миграционного алгоритма оптимизации (MSOMA) использовалась базовая версия алгоритма SOMA. SOMA – самоорганизующийся миграционный алгоритм, который может быть классифицирован, как эволюционный алгоритм оптимизации, основанный на самоорганизующемся поведении групп индивидов в социальном окружении.
Литература
- Zelinka I., Lampinen J. SOMA–Self-Organizing Migrating Algorithm // Proceedings of the 6th International Conference on Soft Computing (Mendel 2000), Brno, Czech Republic, pp. 177–187.
- Zelinka I., Lampinen J., Noulle L. On the theoretical proof of convergence for a class of SOMA search algorithms // Proceedings of 7th International Conference on Soft Computing (Mendel 2001), Brno, Czech Republic, pp. 103–110.
- Davendra D., Zelinka I. Self-Organizing Migrating Algorithm. Methodology and Implementation // Studies in Computational Intelligence, Vol. 626. Springer. 2016. V. 626.
- Пантелеев А.В., Скавинская Д.В. Метаэвристические алгоритмы глобальной оптимизации. – М.: Вузовская книга, 2019.
- Пантелеев А.В. Метаэвристические алгоритмы оптимизации законов управления динамическими системами. – М.: Факториал, 2020.
Информация об авторах
Метрики
Просмотров
Всего: 434
В прошлом месяце: 10
В текущем месяце: 2
Скачиваний
Всего: 311
В прошлом месяце: 3
В текущем месяце: 1