АНАЛІЗ ЕВОЛЮЦІЙНИХ АЛГОРИТМІВ ГЛОБАЛЬНОЇ ПОШУКОВОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ
DOI: 10.31673/2786-8362.2024.029215
Анотація
У статті виконано детальний аналіз еволюційних алгоритмів глобальної пошукової
оптимізації, зокрема генетичного алгоритму (GA) та модифікованого алгоритму пошуку косяка риб
(FSS). Досліджено сильні та слабкі сторони обраних алгоритмів, оцінено їхню ефективність та
адаптивність. Основним науковим результатом є розробка та тестування модифікацій FSS, які
показали підвищену ефективність для задач із великою кількістю змінних. Рекомендується
використовувати модифіковані алгоритми в задачах оптимізації в різних галузях.
Ключові слова: анотація, еволюційний алгоритм, пошукові системи
Список використаної літератури:
1. Floudas C. A., Pardalos P. M. State of the Art in Global Optimization: Computational
Methods and Applications. New York City : Springer; 1996th edition, 2011. 664 p.
2. An Algorithm for the Traveling Salesman Problem / J. D. C. Little et al. 11th ed. FB &c Ltd,
Dalton House, 60 Windsor Avenue, London, SW19 2RR : Forgotten Books, 2018. 83 p.
3. Yang X.-S. Firefly algorithm, stochastic test functions and design optimisation. International
journal of bio-inspired computation. 2010. Vol. 2, no. 2. P. 78–84. URL:
https://doi.org/10.48550/arXiv.1003.1409.
4. Mehrabian A. R., Lucas C. A novel numerical optimization algorithm inspired from weed
colonization. Ecological informatics. 2006. Vol. 1, no. 4. P. 355–366. URL:
https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2006.07.003.
5. The Expanded Invasive Weed Optimization Metaheuristic for Solving Continuous and
Discrete Optimization Problems / H. Josiński et al. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014. P.
1–14. URL: https://doi.org/10.1155/2014/831691.
6. Yang X.-S. Cuckoo search via Levy flights. in: Proc. of World Congress on Nature &
Biologically Inspired Computing. 2009. Vol. 1, no. 1. P. 210-214. URL:
https://doi.org/10.48550/arXiv.1003.1594.
7. Ibe O. C. Markov Processes for Stochastic Modeling. 2nd ed. Amsterdam, Netherlands :
Elsevier, 2013. 424 p.
8. Robbins H., Monro S. A Stochastic Approximation Method. 22nd ed. Virginia, USA. : Institute
of Mathematical Statistics, 1951. 407 p.
