Разработка модифицированного самоорганизующегося миграционного алгоритма оптимизации (MSOMA)

222

Аннотация

В статье рассматривается модифицированный самоорганизующийся миграционный алгоритм (MSOMA), созданный на основе самоорганизующегося миграционного алгоритма (SOMA). Сформирован алгоритм решения задачи нахождения глобального условного экстремума функции многих переменных на заданном параллелепипедном множестве допустимых решений. Приведены примеры, иллюстрирующие применение созданного алгоритма и соответствующего программного обеспечения.

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. Davendra D., Zelinka I. Self-Organizing Migrating Algorithm. Methodology and Implementation // Studies in Computational Intelligence, Vol. 626. Springer. 2016. V. 626.
  4. Пантелеев А., Скавинская Д.В. Метаэвристические алгоритмы глобальной оптимизации. – М.: Вузовская книга, 2019.
  5. Пантелеев А. Метаэвристические алгоритмы оптимизации законов управления динамическими системами. – М.: Факториал, 2020.

Информация об авторах

Пантелеев Андрей Владимирович, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической кибернетики института «Информационные технологии и прикладная математика», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2493-3617, e-mail: avpanteleev@inbox.ru

Ракитянский Владислав Максимович, студент бакалавриата института «Информационные технологии и прикладная математика», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7894-7462, e-mail: rymbelv@gmail.com

Метрики

Просмотров HTML-версии за весь период: 342
Просмотров HTML-версии в прошлом месяце: 16
Просмотров HTML-версии в текущем месяце: 5

Скачиваний PDF-версии за весь период: 222
Скачиваний PDF-версии в прошлом месяце: 0
Скачиваний PDF-версии в текущем месяце: 2