Статья

Название статьи МОДЕЛИ АДАПТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ КОЛОНИИ ПЧЕЛ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА ГРАФАХ
Автор В.Б. Лебедев
Рубрика РАЗДЕЛ I. ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ГЕНЕТИЧЕСКИЕ И БИОНИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
Месяц, год 07, 2012
Индекс УДК 681.325
DOI
Аннотация В работе рассматривается модифицированная парадигма пчелиной колонии для решения комбинаторных задач на графах: выделения в графе независимого подмножества вершин, нахождения максимального паросочетания в графе, раскраски графа, выделения клик в графе. На основе анализа поведенческой модели самоорганизации колонии пчёл, разработаны методы и механизмы формирования соответствующих представлений решений рассматриваемых комбинаторных задач на графах. Рассмотрены методы формирования пространства поиска. Позиция в пространстве поиска представляется в виде упорядоченного списка. Список фактически является кодом решения. Ключевой операцией пчелиного алгоритма является исследование перспективных позиций и их окрестностей в пространстве поиска. В работе предлагается метод формирования окрестностей решений с регулируемой степенью подобия и близости между ними. Предлагаются три подхода к определению числа агентов фуражиров, направляемых в окрестности каждой базовой позиции. По сравнению с существующими алгоритмами достигнуто улучшение результатов.

Скачать в PDF

Ключевые слова Роевой интеллект; пчелиная колония; адаптивное поведение; самоорганизация; граф; оптимизация.
Библиографический список 1. Андерсон Д. Дискретная математика и комбинаторика. – М.: Вильямс, 2003.
2. Кормен К., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы, построение и анализ. – М.: МЦМНО, 2000.
3. Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетический алгоритм определения паросочетаний графа. Труды 10-ой Международной конференции “Knowledge-dialogue-solution”. – Варна, Болгария, 2003. – С. 246-251.
4. Engelbrecht A.P. Fundamentals of Computational Swarm Intelligence. John Wiley & Sons, Chichester, UK, 2005.
5. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Гладков Л.А., Сороколетов П.В. Бионспирированные методы в оптимизации. – М.: Физмалит, 2009.
6. Методы и алгоритмы принятия решений на основе бионического поиска. Научное издание / Под редакцией В.М. Курейчика. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009.
7. Концепция поиска оптимальных решений при проектировании. Научное издание / Под ред. Б.К. Лебедева. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010.
8. Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Эволюционный алгоритм нахождения максимального паросочетания // 3-й Международный НТС “Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте”. – М: Изд-во Физматлит, 2005. – С. 274-280.
9. Лебедев Б.K., Лебедев О.Б. Эволюционный алгоритм раскраски графов // Известия ТРТУ. – 2005. – № 3 (47). – С. 202-204.
10. Гладков Л.А, Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Основы теории эволюционных вычислений. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2010
11. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Поисковая адаптация: теория и практика. – М.: Физматлит, 2006.
12. Курейчик В.М., Кажаров А.А.Использование роевого интеллекта в решении NP-трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 30-36.
13. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Роевой алгоритм в задачах оптимизации // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 28-32.
14. Лебедев О.Б. Решения комбинаторных задач на графах на основе метода муравьиной колонии // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологи-
ям «AIS- IT’09». Научное издание в 4-х томах. Т.1. – М.: Физматлит, 2009. – С. 51-58.
15. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Применение пчелиного алгоритма для раскраски графов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 30-36.
16. Лебедев Б.K., Лебедев В.Б. Размещение на основе метода пчелиной колонии // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 12-19.

Comments are closed.