Справка
ЭБС "КОНСУЛЬТАНТ СТУДЕНТА"
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Версия для слабовидящих
Каталог
Все издания
Меню
Искать в книге
К результату поиска
Расширенный поиск
Закладки
На главную
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Управление
Мои отчеты
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Оборот титула
Оглавление
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
+
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
-
3.1. Оптимизация роем частиц
3.1.1. Канонический алгоритм роя частиц
3.1.2. Модификации канонического алгоритма роя частиц
3.1.3. Топологии соседства частиц
3.1.4. Алгоритмы с динамической топологией соседства частиц
3.1.5. Гибридный алгоритм на основе роя частиц и имитации отжига
3.1.6. Пример решения задачи с использованием алгоритма роя частиц
3.2. Муравьиная оптимизация
3.2.1. Бионические предпосылки
3.2.2. Алгоритм непрерывной оптимизации колонией муравьев
3.2.3. Алгоритм непрерывно взаимодействующей колонии муравьев
3.2.4. Непрерывный ортогональный алгоритм муравьиной колонии
3.2.5. Гибридный алгоритм непрерывно взаимодействующей муравьиной колонии
3.2.6. Пример применения модифицированного алгоритма CIAC
3.3. Оптимизация пчелиным роем
3.3.1. Бионические предпосылки
3.3.2. Пчелиный алгоритм
3.3.3. Алгоритм колонии искусственных пчел
3.3.4. Гибридный алгоритм
Вопросы для самопроверки
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
+
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
+
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
+
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель
Close Menu
Раздел
6
/
17
Страница
1
/
68
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
/
/
Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Для продолжения работы требуется
Регистрация
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Оглавление
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
+
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
-
3.1. Оптимизация роем частиц
3.1.1. Канонический алгоритм роя частиц
3.1.2. Модификации канонического алгоритма роя частиц
3.1.3. Топологии соседства частиц
3.1.4. Алгоритмы с динамической топологией соседства частиц
3.1.5. Гибридный алгоритм на основе роя частиц и имитации отжига
3.1.6. Пример решения задачи с использованием алгоритма роя частиц
3.2. Муравьиная оптимизация
3.2.1. Бионические предпосылки
3.2.2. Алгоритм непрерывной оптимизации колонией муравьев
3.2.3. Алгоритм непрерывно взаимодействующей колонии муравьев
3.2.4. Непрерывный ортогональный алгоритм муравьиной колонии
3.2.5. Гибридный алгоритм непрерывно взаимодействующей муравьиной колонии
3.2.6. Пример применения модифицированного алгоритма CIAC
3.3. Оптимизация пчелиным роем
3.3.1. Бионические предпосылки
3.3.2. Пчелиный алгоритм
3.3.3. Алгоритм колонии искусственных пчел
3.3.4. Гибридный алгоритм
Вопросы для самопроверки
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
+
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
+
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
+
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель