СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ РОЯ ЧАСТИЦ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ПОИСКА ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ : научное издание

Описание

Перевод названия: PARTICLE SWARM OPTIMIZATION AND GENETIC ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MULTIMODAL FUNCTIONS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Ключевые слова: метод роя частиц, генетический алгоритм, глобальная оптимизация мультимодальных функций, particle swarm optimization, genetic algorithm, global optimization of multimodal functions

Аннотация: Исследована эффективность применения эвристических методов при решении задачи поиска глобального экстремума мультимодальных функций. Проводится сравнение эффективности генетического алгоритма и канонического метода роя частиц. В качестве целевых функций рассмотрены функция Растригина, Швефеля и Гривонка. This paper investigates theПоказать полностьюcomparison against genetic algorithm and the particle swarm optimization for the problem of multimodal function global optimum points searching. The performance of the proposed genetic algorithm and the particle swarm algorithm is confirmed by using tree well-known test functions such as Rastrigin, Schwefel’s and Griewangk’s functions.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Экономика и менеджмент систем управления

Выпуск журнала: Т. 27, 1

Номера страниц: 84-90

ISSN журнала: 22230432

Место издания: Воронеж

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью Издательство Научная книга

Персоны

Вхождение в базы данных