Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Skuteczność nowoczesnych algorytmów optymalizacji czerpiących inspirację z procesów naturalnych

Tytuł:
Skuteczność nowoczesnych algorytmów optymalizacji czerpiących inspirację z procesów naturalnych
Autorzy:
Klawikowska, Zuzanna
Puchalski, Bartosz
Data publikacji:
2020
Słowa kluczowe:
optymalizacja
algorytmy optymalizacji
benchmark
metaheurystyki
optimization
optimization algorithms
metaheuristics
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
Ze względu na nieistnienie uniwersalnego algorytmu optymalizacji rozwiązującego wszystkie problemy naukowotechniczne opracowywanie nowych i wydajniejszych obliczeniowo algorytmów optymalizacyjnych wciąż jest popularnym zadaniem. Przeglądając literaturę z dziedziny optymalizacji można zauważyć trend tworzenia „wymyślnych” algorytmów opartych na procesach naturalnych. W artykule sprawdzono skuteczność nowopowstałych algorytmów meta-heurystycznych zainspirowanych życiem owadów i zwierząt – czarnych wdów (algorytm BWO) oraz szarego wilka (algorytm GWO). Skuteczność działania wybranych algorytmów porównano z klasycznym algorytmem quasi-Newtonowskim BFGS oraz strategią ewolucyjną CMA-ES, które charakteryzują się solidnym uwarunkowaniem matematycznym. W celach porównawczych wykorzystano 3 wybrane funkcje testowe. W ramach badań sprawdzono również wpływ liczby zmiennych decyzyjnych na czas uzyskiwania rozwiązania.
Due to the lack of a universal optimization algorithm which solves all scientific and technical problems, developing new and more computationally efficient optimization algorithms is still a popular challenge. Reviewing the literature on optimization there is a trend to create "fancy" algorithms based on natural processes. The article examines the effectiveness of newly developed meta-heuristic algorithms inspired by insects and animals - black widows (BWO algorithm) and grey wolf (GWO algorithm). The effectiveness of the selected algorithms was compared with the classical quasi-Newtonian BFGS algorithm and the evolutionary strategy CMA-ES, which are characterized by a solid mathematical background. Three selected benchmark functions were used for comparison purposes. The study also included a test of the influence of the number of design variables on the time complexity.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies