ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МЕТОДИ ОБРОБКИ ДАНИХ: МУРАШИНІ АЛГОРИТМИ

Автор(и)

  • M. A. Pyshnyi Дніпровський державний технічний університет, м. Кам’янське, Україна
  • O. O. Marchenko Дніпровський державний технічний університет, м. Кам’янське, Україна
  • O. S. Kosuhina Дніпровський державний технічний університет, м. Кам’янське, Україна
  • O. M. Guliesha Дніпровський державний технічний університет, м. Кам’янське, Україна

Ключові слова:

мурашині алгоритми, обробка даних, задачі оптимізації

Анотація

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.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-08-29

Номер

Розділ

Інформаційні технології