ПІДБІР КОНСТАНТНИХ ПАРАМЕТРІВ МЕТОДУ РОЮ ЧАСТОК ЗА МЕТОДОМ ІМІТАЦІЇ ВІДПАЛУ ПІД ЧАС РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ РОЗПОДІЛУ ВИРОБНИЧОГО НАВАНТАЖЕННЯ
Ключові слова:
задача про розподіл виробничого навантаження, метод рою часток, метод імітації відпалуАнотація
У статті розглянуто розв’язання задачі про розподіл виробничого навантаження за допомогою методу рою часток. Запропоновано використання методу імітації відпалу для підбору значень константних параметрів методу рою часток (коефіцієнтів соціалізації та персоналізації) під час розв’язання задачі про розподіл виробничого навантаження. За допомогою цього методу досягнуто результатів, що є кращими за результати класичних методів розв’язання задачі про розподіл виробничого навантаження.Посилання
1. Leandro dos Santos Coelho. Solving production load dispatch problems in power systems using chaotic and Gaussian particle swarm optimization approaches / Leandro dos Santos Coelho, Chu-Sheng Lee // Electrical Power and Energy Systems. – December 2008. – № 30. – P. 297 – 307.
2. Девятков В. Системи штучного інтелекту / Володимир Девятков. – М.: Видавництво МГТУ ім. Баумана, 2001. – 352 c.
3. Trelea Ioan Cristian. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection / Ioan Cristian Trelea // Information Processing Letters. – March 2003. – № 85. – P. 317 – 325.
4. Рассел Стюарт. Штучний інтелект. Сучасний підхід / Стюарт Рассел, Пітер Норівг; пер. з англ. К. А. Птіцина. – М.: «Вільямс», 2006. – 1408 с.
5. Zhi-hui Zhan. Adaptive Particle Swarm Optimization / Zhi-hui Zhan, Jun Zhang // Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – December 2009. – Vol. 39. – № 6. – P. 1362 – 1381.
6. Ratnaweera A. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients / A. Ratnaweera, S. Halgamuge, H. C. Watson // Evolutionary Computation, IEEE Transactions. – June 2004. – Vol. 8. – № 3. – P. 240 – 255.
7. Supiya Ujjin. Particle Swarm Optimization Recommender System / Supiya Ujjin, Peter. J. Bentley // Swarm Intelligence Symposium, 2003. SIS ’03. Proceedings of the 2003 IEEE. – April 2003. – P. 124 – 131.
2. Девятков В. Системи штучного інтелекту / Володимир Девятков. – М.: Видавництво МГТУ ім. Баумана, 2001. – 352 c.
3. Trelea Ioan Cristian. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection / Ioan Cristian Trelea // Information Processing Letters. – March 2003. – № 85. – P. 317 – 325.
4. Рассел Стюарт. Штучний інтелект. Сучасний підхід / Стюарт Рассел, Пітер Норівг; пер. з англ. К. А. Птіцина. – М.: «Вільямс», 2006. – 1408 с.
5. Zhi-hui Zhan. Adaptive Particle Swarm Optimization / Zhi-hui Zhan, Jun Zhang // Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – December 2009. – Vol. 39. – № 6. – P. 1362 – 1381.
6. Ratnaweera A. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients / A. Ratnaweera, S. Halgamuge, H. C. Watson // Evolutionary Computation, IEEE Transactions. – June 2004. – Vol. 8. – № 3. – P. 240 – 255.
7. Supiya Ujjin. Particle Swarm Optimization Recommender System / Supiya Ujjin, Peter. J. Bentley // Swarm Intelligence Symposium, 2003. SIS ’03. Proceedings of the 2003 IEEE. – April 2003. – P. 124 – 131.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 97
Переглядів анотації: 73
Як цитувати
[1]
Ю. А. Бендерук і В. І. Месюра, «ПІДБІР КОНСТАНТНИХ ПАРАМЕТРІВ МЕТОДУ РОЮ ЧАСТОК ЗА МЕТОДОМ ІМІТАЦІЇ ВІДПАЛУ ПІД ЧАС РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ РОЗПОДІЛУ ВИРОБНИЧОГО НАВАНТАЖЕННЯ», НаукПраці ВНТУ, вип. 2, Лис 2013.
Номер
Розділ
Інформаційні технології та комп'ютерна техніка
