|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Системное, эволюционное, когнитивное моделирование
Гибридный алгоритм смешанной многокритериальной оптимизации “кукушкин поиск” с генетическим оператором скрещивания
К. С. Сарин Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Россия
Аннотация:
В статье предлагается многокритериальный алгоритм смешанной оптимизации, основанный на метаэвристике “кукушкин поиск” и генетическом операторе скрещивания. Поиск в дискретном пространстве осуществляется с помощью генетического оператора, а в непрерывном пространстве – с помощью стратегии метаэвристики. Работоспособность оценивалась на модифицированных тестах ZDT и DTLZ со смешанными переменными. Результаты эксперимента показали высокую эффективность предлагаемого алгоритма на комплексных оценках сходимости и многообразия.
Ключевые слова:
методы оптимизации, многокритериальная оптимизация, метаэвристики, стохастические алгоритмы, эволюционный интеллект, роевой интеллект, смешанная оптимизация, генетический алгоритм, кукушкин поиск, гибридный алгоритм.
Образец цитирования:
К. С. Сарин, “Гибридный алгоритм смешанной многокритериальной оптимизации “кукушкин поиск” с генетическим оператором скрещивания”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, № 2, 87–105
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr590 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2024/i2/p87
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 53 | PDF полного текста: | 8 | Первая страница: | 6 |
|