ON BIOLOGY-INSPIRED STOCHASTIC ALGORITHMS FOR SOLVING COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEMS : научное издание

Дополнительные ссылки: eLibrary

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: ON BIOLOGY-INSPIRED STOCHASTIC ALGORITHMS FOR SOLVING COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEMS : научное издание / науч. рук.: E. S. Semenkin, A. I. Kuklina. - Текст : непосредственный // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2018. - № 17. - P. 254-256. Перевод заглавия: О СТОХАСТИЧЕСКИХ БИОНИЧЕСКИХ АЛГОРИТМАХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОМБИНАТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ Переводная версия

Аннотация: The paper presents solving the travelling salesman problem and the degree-constrained minimal spanning tree problem with the help of bionic algorithms of optimization. Default, self-configuring versions and modifications of bionic algorithms are considered. Comparison of the optimization methods effectiveness is presented. Testing was carried out on problems with different complexity and different dimensions.
Рассматривается решение задачи коммивояжера и задачи нахождения минимального остовного дерева с помощью бионических алгоритмов. Рассмотрены стандартные, самонастраивающиеся и модифицированные версии бионических алгоритмов. Представлено сравнение эффективности данных методов оптимизации. Тестирование алгоритмов производилось на задачах различной сложности и размерности.

Год издания: 2018

Редакторы, составители и др.: Dresvyanskiy D.V. ; Semenkin E.S. (научный руководитель) ; Kuklina A.I. (научный руководитель)

Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск

Источник: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации

Выпуск: № 17

Номера страниц: 254-256

Держатель оригинала документа: Reshetnev Siberian State University of Science and Technology

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

EVOLUTIONARY ALGORITHMS FOR SOLVING MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEMS

Bezvorotnykh A.V. и др.
2025 год

APPLICATION OF THE SELF-CONFIGURING GENETIC PROGRAMMING ALGORITHM FOR CLASSIFICATION PROBLEMS…

Karaseva T.S. и др.
2018 год

COOPERATIVE COEVOLUTION OF DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHMS FOR SOLVING MIXED OPTIMIZATION PROBLEMS

Podanyov N.E. и др.
2025 год

INTELLIGENT OPTIMIZATION ALGORITHMS FOR EFFECTIVE SOLUTION OF COMPLEX PROBLEMS

Kravtsov K.I. и др.
2025 год

GREEDY ALGORITHM IN COMBINATORIAL OPTIMIZATION TEST

Huang Shan
2020 год

Self-conﬁguring Nature Inspired Algorithms for Combinatorial Optimization Problems

Semenkina Olga Ev. и др.
2017 год

COMPREHENSIVE METHOD FOR MULTIMODAL DATA ANALYSIS BASED ON OPTIMIZATION APPROACH

Ivanov I.A. и др.
2017 год

CONCEPT OF APPLYING A GENETIC ALGORITHM FOR THE PROBLEM OF SELECTING RELEVANT CHUNKS IN RAG SYSTEMS

Khashin V.D. и др.
2025 год

A MULTIOBJECTIVE EVOLUTIONARY APPROACH FOR SOLVING MULTIPLE TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

Sopov A.E. и др.
2025 год

ON EFFICIENCY OF THE DIFFERENTIAL EVOLUTION METHOD

Mitrofanov S.A. и др.
2019 год

ANALYSIS OF THE PERFORMANCE OF THE EVOLUTIONARY STRATEGIES ALGORITHM FOR SOLVING OPTIMIZATION…

Kayukin M.A. и др.
2018 год

FUZZY CONTROLLED COOPERATIVE BIO-INSPIRED ALGORITHM FOR BINARY OPTIMIZATION

Akhmedova Shakhnaz и др.
2018 год

Cooperation of Bio-inspired and Evolutionary Algorithms for Neural Network Design

Akhmedova Shakhnaz A. и др.
2018 год

THE RAND INDEX FOR CLUSTERING PROBLEM SOLVING APPLYING A SELF-CONFIGURING GENETIC PROGRAMMING…

Bazin N.R.
2025 год

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ СИМВОЛЬНОЙ РЕГРЕССИИ САМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯ АЛГОРИТМОМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Митрофанов С.А. и др.
2017 год

SVM-BASED CLASSIFIER ENSEMBLES DESIGN WITH CO-OPERATIVE BIOLOGY INSPIRED ALGORITHM

Akhmedova Sh.A. и др.
2015 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

ON BIOLOGY-INSPIRED STOCHASTIC ALGORITHMS FOR SOLVING COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEMS : научное издание
статья из журнала

Похожие публикации