Гальченко В.Я., Якимов А.Н. Популяционные метаэвристические
алгоритмы оптимизации роем частиц: Учебное пособие / В.Я.
Гальченко, А.Н. Якимов – Черкассы: ФЛП Третяков А. Н., 2015. – 160
с., ил.
Изложен теоретический и практический материал по применению современных бионических популяционных метаэвристических алгоритмов оптимизации роем частиц. Рассматриваются особенности решения задач непрерывной, дискретной, комбинаторной и многокритериальной оптимизации с помощью данных алгоритмов, а также их гибридных версий. Описание каждой модификации алгоритма содержит псевдокоды программ их компьютерной реализации. Для студентов математических, инженерно-технических и экономических специальностей вузов. Материал, изложенный в пособии, может быть также использован аспирантами и специалистами соответствующих профилей в своей научно-исследовательской работе. ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АЛГОРИТМЫ НЕПРЕРЫВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
1.1. Бионические предпосылки
1.2. Описание канонического алгоритма непрерывной оптимизации.
1.3. Выбор топологии связей роя частиц
1.4. Верификация алгоритмов оптимизации роем частиц.
1.4.1. Тестовые функции для проверки эффективности оптимизационных алгоритмов.
1.4.2. Тестирование алгоритма PSO с типовыми топологиями связей.
2. МОДИФИКАЦИИ КЛАССИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА PSO
2.1. Метод полностью информированного роя (FIPS)
2.2. Метод роя частиц, основанный на отношении «значение-расстояние»
2.3. Метод роя частиц с дополнением графа соседних частиц.
2.4. Адаптивный PSO (APSO).
2.4.1. Адаптация значения инерционного коэффициента.
2.4.2. Адаптация размера роя частиц
2.5. Коэволюционный PSO.
2.6. Сравнение эффективности вариантов алгоритма PSO для задач непрерывной оптимизации
3. АЛГОРИТМЫ ДИСКРЕТНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
3.1. Дискретный алгоритм PSO.
3.2. Комбинаторный вариант алгоритма PSO
4. ГИБРИДНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
4.1. Меметический гибридный алгоритм оптимизации роем частиц с локальным поиском методом Нелдера-Мида
4.2. Гибридный алгоритм оптимизации роем частиц с эволюционным формированием состава роя
4.3. Гибридный алгоритм оптимизации роем частиц и методом моделирования перемещения бактерий
4.4. Гибридный алгоритм оптимизации роем частиц и методом клеточных автоматов
4.5. Гиперэвристический алгоритм оптимизации роем частиц
5. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
5.1. Алгоритм роевой многокритериальной оптимизации.
5.2. Алгоритм PSO для поиска Парето-оптимального решения
5.3. Верификация гибридного алгоритма PSO поиска оптимального решения из множества Парето.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Изложен теоретический и практический материал по применению современных бионических популяционных метаэвристических алгоритмов оптимизации роем частиц. Рассматриваются особенности решения задач непрерывной, дискретной, комбинаторной и многокритериальной оптимизации с помощью данных алгоритмов, а также их гибридных версий. Описание каждой модификации алгоритма содержит псевдокоды программ их компьютерной реализации. Для студентов математических, инженерно-технических и экономических специальностей вузов. Материал, изложенный в пособии, может быть также использован аспирантами и специалистами соответствующих профилей в своей научно-исследовательской работе. ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АЛГОРИТМЫ НЕПРЕРЫВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
1.1. Бионические предпосылки
1.2. Описание канонического алгоритма непрерывной оптимизации.
1.3. Выбор топологии связей роя частиц
1.4. Верификация алгоритмов оптимизации роем частиц.
1.4.1. Тестовые функции для проверки эффективности оптимизационных алгоритмов.
1.4.2. Тестирование алгоритма PSO с типовыми топологиями связей.
2. МОДИФИКАЦИИ КЛАССИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА PSO
2.1. Метод полностью информированного роя (FIPS)
2.2. Метод роя частиц, основанный на отношении «значение-расстояние»
2.3. Метод роя частиц с дополнением графа соседних частиц.
2.4. Адаптивный PSO (APSO).
2.4.1. Адаптация значения инерционного коэффициента.
2.4.2. Адаптация размера роя частиц
2.5. Коэволюционный PSO.
2.6. Сравнение эффективности вариантов алгоритма PSO для задач непрерывной оптимизации
3. АЛГОРИТМЫ ДИСКРЕТНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
3.1. Дискретный алгоритм PSO.
3.2. Комбинаторный вариант алгоритма PSO
4. ГИБРИДНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
4.1. Меметический гибридный алгоритм оптимизации роем частиц с локальным поиском методом Нелдера-Мида
4.2. Гибридный алгоритм оптимизации роем частиц с эволюционным формированием состава роя
4.3. Гибридный алгоритм оптимизации роем частиц и методом моделирования перемещения бактерий
4.4. Гибридный алгоритм оптимизации роем частиц и методом клеточных автоматов
4.5. Гиперэвристический алгоритм оптимизации роем частиц
5. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИИ РОЕМ ЧАСТИЦ
5.1. Алгоритм роевой многокритериальной оптимизации.
5.2. Алгоритм PSO для поиска Парето-оптимального решения
5.3. Верификация гибридного алгоритма PSO поиска оптимального решения из множества Парето.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ