1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
Эффективностьмногоагентногоподхода в сравнении сэволюционными,поведенческими ибихевиористическимиалгоритмамиглобальнойоптимизации Бежитский С. С.Бежитская Е. А.2024 год

Эффективность многоагентного подхода в сравнении с эволюционными, поведенческими и бихевиористическими алгоритмами глобальной оптимизации
статья из журнала

Дополнительные ссылки: eLibrary
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: Эффективность многоагентного подхода в сравнении с эволюционными, поведенческими и бихевиористическими алгоритмами глобальной оптимизации : научное издание / С. С. Бежитский, Е. А. Бежитская. - Текст : непосредственный // Перспективы науки. - 2024. - № 12. - С. 12-15. - ISSN 2077-6810.
Аннотация: В данной работе исследована эффективность подхода для решения задач глобальной поисковой оптимизации. Подход основан на оригинальной схеме взаимодействия агентов. Показана эффективность работы подхода в сравнении с другими алгоритмами глобальной оптимизации на множестве тестовых функций.
In this paper, the efficiency of the approach for solving global search optimization problems is investigated. The approach is based on an original scheme of agent interaction. The efficiency of the approach is shown in comparison with other global optimization algorithms on a set of test functions.
Год издания: 2024
Авторы: Бежитский С. С. , Бежитская Е. А.
Издательство: Межрегиональная общественная организация "Фонд развития науки и культуры, Тамбов
Источник: Перспективы науки
Выпуск: № 12
Номера страниц: 12-15
Держатель оригинала документа: ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева»
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

Сравнениемногоагентногоалгоритма сэффективнымиалгоритмамиглобальнойоптимизации Бежитский С.С.Бежитская Е.А.2025 год

Сравнение многоагентного алгоритма с эффективными алгоритмами глобальной оптимизации

  • Бежитский С.С. и др.
  • 2025 год
Об одноммногоагентном подходек решению многомерныхзадач глобальнойбезусловнойоптимизации Бежитский С.С.Бежитская Е.А.2024 год

Об одном многоагентном подходе к решению многомерных задач глобальной безусловной оптимизации

  • Бежитский С.С. и др.
  • 2024 год
ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИМНОГОАГЕНТНОГОПОДХОДА В ЗАДАЧАХГЛОБАЛЬНОЙОПТИМИЗАЦИИ Бежитская Е. А.Бежитский С. С.2019 год

ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ МНОГОАГЕНТНОГО ПОДХОДА В ЗАДАЧАХ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

  • Бежитская Е. А. и др.
  • 2019 год
Повышениеэффективности моделейклассификации текстаэволюционным методомоптимизации Полякова А.С.Липинский Л.В.Бежитский С.С.2023 год

Повышение эффективности моделей классификации текста эволюционным методом оптимизации

  • Полякова А.С. и др.
  • 2023 год
Сравнениеэффективностиразличных подходов кформированиюпопуляции при решениизадачмногокритериальной… Рурич М.А.Вахнин А.В.Сопов Е.А.2022 год

Сравнение эффективности различных подходов к формированию популяции при решении задач…

  • Рурич М.А. и др.
  • 2022 год
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗЭФФЕКТИВНОСТИБИНАРНОГОГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА ГЛОБАЛЬНОЙОПТИМИЗАЦИИ Сопов А.Е.2023 год

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИНАРНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

  • Сопов А.Е.
  • 2023 год
СРАВНЕНИЕЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВРОЯ ЧАСТИЦ ИГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА ДЛЯ ПОИСКАГЛОБАЛЬНОГОЭКСТРЕМУМА… Пятаева А.В.Раевич К.В.2018 год

СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ РОЯ ЧАСТИЦ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ПОИСКА ГЛОБАЛЬНОГО…

  • Пятаева А.В. и др.
  • 2018 год
Глобальнаяоптимизация на основенейросетевойаппроксимацииинверсныхзависимостей сэволюционнымуправлением… Пушкарев Кирилл Владимирович2019 год

Глобальная оптимизация на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей с эволюционным…

  • Пушкарев Кирилл Владимирович
  • 2019 год

Показать ещё

EVOLUTIONARYALGORITHMS FORSOLVINGMULTI-OBJECTIVEOPTIMIZATION PROBLEMS Bezvorotnykh A.V.Shelikhova S.V.2025 год

EVOLUTIONARY ALGORITHMS FOR SOLVING MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEMS

  • Bezvorotnykh A.V. и др.
  • 2025 год
Эволюционный алгоритммногокритериальнойоптимизации ссуррогатными моделямимашинного обучения Горбунов С.М.Становов В.В.2025 год

Эволюционный алгоритм многокритериальной оптимизации с суррогатными моделями машинного обучения

  • Горбунов С.М. и др.
  • 2025 год
ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВРЕШЕНИЯ ЗАДАЧУСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИНА ОСНОВЕ АЛГОРИТМАДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙЭВОЛЮЦИИ Янсон Я.Е.2025 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА…

  • Янсон Я.Е.
  • 2025 год
ОБ ЭВОЛЮЦИОННЫХАЛГОРИТМАХ В ЗАДАЧЕОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССАОТБОРА ИНФОРМАТИВНЫХПРИЗНАКОВ Лосева Е.Д.Бежитский С.С.2015 год

ОБ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМАХ В ЗАДАЧЕ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОТБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ

  • Лосева Е.Д. и др.
  • 2015 год
Применение методовкластерного анализадля динамическойкоррекции областипоиска в генетическомалгоритме Малашин Иван ПавловичТынченко Вадим Сергеевич2025 год

Применение методов кластерного анализа для динамической коррекции области поиска в генетическом…

  • Малашин Иван Павлович и др.
  • 2025 год
SELF-OPTIMIZINGWEIGHTED BAYESIANCLASSIFIER BASED ONHEURISTIC ALGORITHM Ma ZhanjunGao Mingyu2023 год

SELF-OPTIMIZING WEIGHTED BAYESIAN CLASSIFIER BASED ON HEURISTIC ALGORITHM

  • Ma Zhanjun и др.
  • 2023 год
БИНАРНЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙАЛГОРИТМ СДЕКОМПОЗИЦИЕЙ НАОСНОВЕ ОЦЕНКИРАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛЯЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙОПТИМИЗАЦИИ… Сопов Е.А.2016 год

БИНАРНЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ С ДЕКОМПОЗИЦИЕЙ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛЯ ЗАДАЧ…

  • Сопов Е.А.
  • 2016 год
ИССЛЕДОВАНИЕМНОГОЦЕЛЕВОЙОПТИМИЗАЦИИСТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВНА ОСНОВЕ УЛУЧШЕННОГОАЛГОРИТМАДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙЭВОЛЮЦИИ Ли ЦзявэйСопов Е.А.2025 год

ИССЛЕДОВАНИЕ МНОГОЦЕЛЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ УЛУЧШЕННОГО АЛГОРИТМА…

  • Ли Цзявэй и др.
  • 2025 год