Модифікація алгоритму штучного кооперативного пошуку.
No Thumbnail Available
Date
2024
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
СНУ ім. В. Даля
Abstract
Стаття присвячена дослідженню та вдосконаленню алгоритму штучного кооперативного пошуку (ACSm) для вирішення задач глобальної оптимізації. У роботі розглянуто актуальність проблеми підвищення ефективності сучасних алгоритмів оптимізації, зокрема у контексті високовимірних задач із численними локальними мінімумами. Проведено аналіз наукових джерел, що підтверджують перспективність ACS як метаевристичного методу. Запропонована модифікація алгоритму включає адаптивні параметри, які дозволяють коригувати швидкість і траєкторію пошуку залежно від умов середовища, а також нові стратегії кооперації між агентами. Особлива увага приділена гібридизації ACS із іншими алгоритмами оптимізації, такими як генетичні алгоритми та алгоритми рою частинок, для покращення результатів. Розроблена математична модель враховує динаміку взаємодії агентів і дозволяє вирішувати задачі з обмеженнями за допомогою множників Лагранжа. Експериментальні результати на стандартних тестових функціях (Розенброка, сферична, Растрігіна) показали значне покращення швидкості конвергенції (на 30-40%) та стабільності отриманих рішень. Запропоновані методи мають практичне застосування у логістиці, управлінні ресурсами, машинному навчанні та інших сферах, де необхідно знаходити оптимальні рішення в умовах складного середовища. У майбутньому передбачається адаптація ACSm до специфічних класів задач і розробка нових механізмів кооперації для подальшого підвищення ефективності алгоритму.
Description
Keywords
штучний кооперативний пошук, ACS, глобальна оптимізація, адаптивні параметри, гібридизація алгоритмів, алгоритми оптимізації, тестові функції
Citation
Іванов В. Г. Модифікація алгоритму штучного кооперативного пошуку. Наукові вісті Далівського університету. 2024. №27.