PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Algorytmy stadne w problemach optymalizacji

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Swarm Algorithms in Optimization Problems
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu optymalizacji rojem cząstek, algorytmu pszczelego i algorytmu świetlika do wyznaczenia optymalnego rozwiązania wybranych testowych funkcji ciągłych. Przedstawiono i porównano wyniki badań dla funkcji Rosenbrocka, Rastrigina i de Jonga.
EN
This paper presents particle swarm optimization, bee algorithm and firefly algorithm, used for optimal solution of selected continuous well-known functions. Results of these algorithms are compared to each other on Rosenbrock, Rastrigin and de Jong functions.
Rocznik
Strony
152--157
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., wykr.
Twórcy
autor
Bibliografia
  • 1. Eberhart R., Shi Y., Kennedy J.: Swarm Intelligence. Morgan Kaufman, San Francisco, 2001.
  • 2. Filipowicz B., Chmiel W., Kadłuczka P.: Ukierunkowane przeszukiwanie przestrzeni rozwiazan w algorytmach rojowych. „Automatyka”, półrocznik AGH, 13(2), 2009.
  • 3. Filipowicz B., Kwiecień J.: Algorytmy stadne w optymalizacji problemów przydziału przy kwadratowym wskaźniku jakości (QAP). „Automatyka”, półrocznik AGH, 15(2), 2011.
  • 4. Karaboga D., Akay B.: Artificial Bee Colony (ABC), Harmony Search and Bees Algorithms on numerical optimization. Artykuł dostępny na stronie: [http://conference.iproms.org/sites/conference.iproms.org/files/IPROMSABCv2.pdf] , (28.08.2011).
  • 5. Kennedy J., Eberhart R.: Particle Swarm Optimization. Materiały IEEE International Conference on Neural Networks, 4, 1942-1948, 1995.
  • 6. Lewicki A., Tadeusiewicz R.: An autocatalytic emergence swarm algorithm in the decision-making task of managing the process of creation of intellectual capital. Human-Computer Systems Interaction. Backgrounds and Applications 2, Advances in Soft Computing, Springer-Verlag Co., Berlin, 2011, 173-188.
  • 7. Łukasik S., Żak S.: Firefly algorithm for continuous constrained optimization task. Computational Collective Intelligence. Semantic Web, Social Networks and Multiagent Systems LNCS, 5796, 97-106, 2009.
  • 8. Migacz A., Tadeusiewicz R.: Model rodziny pszczelej. Modelowanie Cybernetyczne Systemów Biologicznych, Akademia Medyczna, Kraków 1979, 133-144.
  • 9. Migacz A., Tadeusiewicz R.: The computer model of the bee colony. System Science 3(9), 83-95, 1983.
  • 10. Migacz A., Tadeusiewicz R.: Komputerowy model zjawiska konkurencji rodzin pszczelich w terenie. „Archiwum Automatyki i Telemechaniki”, 26(2), 253-265, 1981.
  • 11. Pham D.T., Ghanbarzadeh A., Koc E., Otri S., Rahim S., Zaidi M.: The Bees Algorithm - A Novel Tool for Complex Optimisation Problems. Technical Note, Manufacturing Engineering Centre, Cardiff University, UK, 2005.
  • 12. Trojanowski K.: Metaheurystyki praktycznie. Wydawnictwo WIT, Warszawa 2005.
  • 13. Yang X.S.: Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Luniver Press, 2008.
  • 14. Yang X.S.: Firefly algorithms for multimodal optimization. Stochastic Algorithms: Foundations and Applications, SAGA, Lecture Notes in Computer Sciences, 5792, 169-178, 2009.
  • 15. [www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/29693-firefly-algorithm].
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSW1-0088-0040
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.