Статья

Название статьи ПРИМЕНЕНИЕ PSO-МЕТОДА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ
Автор Ю.О. Чернышев, Н.Н. Венцов, П.А. Панасенко
Рубрика РАЗДЕЛ IX. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ
Месяц, год 11, 2012
Индекс УДК 681.3
DOI
Аннотация В работе сформулирована многомерная нелинейная задача распределения вычислительных ресурсов. На основе метода «оптимизации с использованием роя частиц» (Particle Swarm Optimization, PSO) разработан алгоритм решения поставленной задачи. Определена связь параметров задачи и решающего её алгоритма. Построено распределение результатов работы алгоритма по итерациям. На основании анализа распределения результатов работы алгоритма по итерациям сделано заключение о способности алгоритма выходить из областей локальных оптимумов. Приведены графики погрешностей алгоритма на задачах размерности 1–10 с шагом 1 и 5–100 с шагом 5. Экспериментально определена линейная вычислительная сложность алгоритма на размерностях 1–100.

Скачать в PDF

Ключевые слова Вычислительные ресурсы; коллективная адаптация; интеллектуальные системы; оптимизация.
Библиографический список 1. Курейчик В.М, Комар А.В. Особенности построения синергетических систем управления бионическим поиском в задачах размещения // Известия ЮФУ. Технические науки.
– 2011. – № 7 (120). – С. 8-14.
2. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Поисковая адаптация: теория и практика. Монография. – М.: Физматлит,2006.
3. Чернышев Ю.О., Венцов Н.Н., Крупенин А.В., Щербаков А.В., Мухтаров С.А. Адаптивная оптимизация запросов в современных системах управления базами данных / Моно-
графия. – Краснодар: ФВАС, 2011.
4. Курейчик В.М. Биоинспированный поиск с использованием сценарного подхода // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 7-12.
5. Лебедев Б.К., Лебедев В.Б. Поисковые процедуры канальной трассировки, базирующиеся на моделировании адаптивного поведения роя частиц в пространстве решений с неупорядоченным лингвистическим шкалированием // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 15-22.
6. Dorigo M. and Stьtzle T. Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA, 2004.
7. Eberhart R., Kennedy J. A New Optimizer using Particle Swarm Theory // In Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro machine and Human Science 1995. – P. 39-43.
8. Engelbrecht A. Computational intelligence: an introduction – John Wiley and Sons Ltd., 2007. – 597 p.
9. Abraham A., Grosan G. Swarm Intelligence in Data Mining –Springer, 2006. – 267 p.

Comments are closed.