Остання редакція: 2021-03-09
Анотація
У даній роботі проаналізовано біоінспіровані алгоритми оптимізації на основі природного відбору та колективної поведінки кажанів.
Abstract. In this paper have been analyzed bioinspired methods based on the natural selection and collective behavior of bats.
Ключові слова
Посилання
1. Пантелеев А.В. Методы оптимизации в примерах и задачах / А.В. Пантелеев, Т.А. Летова. – М.: Высшая школа, 2005. – 544 с.
2.. Карпенко А.П. Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых и малоизвестных алгоритмов / А.П. Карпенко // Информационные технологии. – М., 2012. – № 7. – 32 с.
3. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия-Телеком, 2004. – 452 с.
4. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы / В.М. Курейчик. – Таганрог: ТРТУ, 1998. – 239 с.
5. Dorigo M. Swarm Intelligence, Ant Algorithms and Ant Colony Optimization / M. Dorigo // Reader for CEU Summer University Course «Complex System». – Budapest: Central European University, 2001. – P. 1-38.
6. Shtovba S. Ant Algorithms: Theory and Applications / S. Shtovba // Programming and Computer Software. – 2005. – V. 31 (4). – P. 167-178.
7. Yang X.S. A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm / X.S. Yang // Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010). – 2010. – Vol. 284. – P. 65-74.
8. Yang X.S. Bat Algorithm for Multi-objective Optimization / X.S. Yang // International Journal of Bio-Inspired Computation. – 2011. – Vol. 3. – P. 267-274.