Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "metaheuristics" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Energy redistribution in autonomous hybridization of agent-based computing
Autorzy:
Godzik, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2097959.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
agent-based computing
hybrid metaheuristics
nature-inspired algorithms
Opis:
Evolutionary multi-agent systems (EMAS) are very good at dealing with diffi cult, multi-dimensional problems. Research is currently underway to improve this algorithm, giving agents even more freedom not only to solve the problem, but also to make decisions about the behavior of the algorithm. One way is to hybridize this algorithm with other existing algorithms to create the Hybrid Evolutionary Multi Agent-System (HEMAS). Unfortunately, such connections generate problems in the form of unbalanced agent energy levels. One solution is to use an agent energy redistribution operator. The article presents three different proposals for such redistribution operators, compared them with each other and selected the best based on the results of numerous experiments.
Źródło:
Computer Science; 2021, 22 (3); 345-365
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Population diversity in ant-inspired optimization algorithms
Autorzy:
Byrski, Aleksander
Węgrzyński, Krzysztof
Radwański, Wojciech
Starzec, Grażyna
Starzec, Mateusz
Bargiel, Monika
Urbańczyk, Aleksandra
Kisiel-Dorohinicki, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2097962.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
ant colony optimization
diversity measuring
exploitation and exploration balance
metaheuristics
Opis:
Measuring the diversity in evolutionary algorithms that work in real-value search spaces is often computationally complex, but it is feasible; however, measuring the diversity in combinatorial domains is practically impossible. Nevertheless, in this paper we propose several practical and feasible diversitymeasurement techniques that are dedicated to ant colony optimization algorithms, leveraging the fact that we can focus on a pheromone table even though an analysis of the search space is at least an NP problem where the direct outcomes of the search are expressed and can be analyzed. Besides sketching out the algorithms, we apply them to several benchmark problems and discuss their efficacy.
Źródło:
Computer Science; 2021, 22 (3); 297-320
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies