Strategia przetwarzania wiedzy w wielopopulacyjnym algorytmie ewolucyjnym

• Autorzy: Kadłuczka P. , Chmiel W. , Piwowarczyk J.

Warianty tytułu

EN

Knowledge processing strategy in the multi-population evolutionary algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje koncepcję wielopopulacyjnego, samoadaptacyjnego algorytmu ewolucyjnego, wykorzystującego technologię inteligentnych agentów. Algorytm ten zastosowano dla zagadnienia komiwojażera, należącego do klasy problemów permutacyjnych NP-trudnych. Współbieżna realizacja wielu algorytmów ewolucyjnych pozwala na ich komunikację, mającą na celu udostępnienie informacji dotyczącej dotychczasowego przebiegu obliczeń, uzyskanych rozwiązań oraz oceny aktualnie wykorzystywanych elementów konstrukcyjnych algorytmu. Zróżnicowana strategia przetwarzania i stosowania wiedzy prowadzi do zróżnicowanej efektywności algorytmów i całego systemu.

EN

The paper presents intelligent agent approach to multi-population evolutionary algorithm with self-adaptation. The algorithm was used to solve traveling salesman problem that belongs to the NP-hard permutational problem class, one of the most popular optimization discrete problem. Concurrent system realization allows to exchange data, like solutions, results and parameter estimations between algorithms. The possibility to improve the algorithm and system efficiency is based on the strategy and knowledge processing diversification.

Słowa kluczowe

PL

wielopopulacyjny algorytm ewolucyjny; system wieloagentowy; zagadnienie komiwojażera

EN

multi-population evolutionary algorithm; multi-agent system; traveling salesman problem

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 2
• Strony: 325--331
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys.

Twórcy

autor

Kadłuczka P.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

autor

Chmiel W.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

autor

Piwowarczyk J.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Bibliografia

• [1] Kadłuczka P., Piwowarczyk J., Chmiel W., Współbieżny algorytm ewolucyjny wykorzystujący mechanizm samoadaptacji. Automatyka (półrocznik AGH), Kraków, 2007, 105-112.
• [2] Dobrowolski G., Technologie agentowe w zdecentralizowanych systemach informacyjno-decyzyjnych. UWND AGH, Kraków 2002.
• [3] Goldberg D.E., Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, 1989; tłum. Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. WNT, Warszawa 1995.
• [4] Michalewicz Z., Genetic Algorithms + Data Structures - Evolution Programs. Springer Verlag, 1995, tłum. Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. WNT, Warszawa 1996.
• [5] Ada Reference Manual, ISO/IEC 8652:2007(E) Ed. 3.
• [6] http://www.tsp.gatech.edu/data/index.html.
• [7] http://www.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95/.