Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой — Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных стохастических популяционных алгоритмов решения однокритериальной задачи оптимизации. Рассмотрены методы повышения эффективности этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с однокритериальной рассматривается задача многокритериальной оптимизации и популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распараллеливания указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения тестовых и практически значимых задач оптимизации.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 "Информатика и вычислительная техника". Может быть полезно для всех студентов, изучающих курс "Методы оптимизации" и близкие по тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспирантов и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и программы оптимизации.

Название: Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Автор: Карпенко А. П.
Издательство: МГТУ
Год: 2017
Страниц: 447
Формат: PDF
Размер: 16,98 МБ
ISBN: 978-5-7038-4634-6
Качество: отличное
Язык: русский

Содержание:

1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
2. Эволюционные алгоритмы
3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
6. Гибридизация популяционных алгоритмов
7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации