ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МЕТОДИ ОБРОБКИ ДАНИХ: МУРАШИНІ АЛГОРИТМИ
Ключові слова:
мурашині алгоритми, обробка даних, задачі оптимізаціїАнотація
На прикладі завдання комівояжера розглянуто, як в алгоритмі розв’язання дискретних задач оптимізації впроваджено складові самоорганізації мурах: випадковість, багатократність взаємодії, негативну і позитивну складові зв’язку. У порівнянні з точними методами комбінаторної оптимізації мурашині алгоритми знаходять позитивні маршрути комівояжера значно швидше, ефективність мурашиних алгоритмів зростає зі збільшенням розмірності оптимізаційних задач.
Посилання
Self-Organized Shortcuts in the Argentine Ant / Goss S., Aron S., Deneubourg J.L., Pasteels J.M. // Naturwissenshaften. – 1989. – № 76. – P.579-581.
Dorigo M. Swarm Intelligence, Ant Algorithms and Ant Colony Optimization / Dorigo M. // Reader for CEU Summer University Course «Complex System». – Budapest: Central European University. – 2001. – P.1-38.
Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы / С.Д.Штовба // Математика в приложениях. Exponenta Pro. – 2003. – №4. – С.70-75.
Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы оптимизации (на укр. языке) / С.Д.Штовба, О.М.Рудый // Вестник ВПИ. – 2004. – № 4. – С.62-69.
Шумейко А.А. Интеллектуальный анализ данных (Введение в Data Mining): учеб. пособ. / А.А.Шумейко, С.Л.Сотник. – Днепропетровск: издатель Белая Е.А. – 2012. – 210с.
