- Tytuł:
-
Probabilistic model-building algorithms as tool to find optimum of a function
Algorytmy z modelem probabilistycznym jako narzędzie optymalizacji funkcji - Autorzy:
-
Reichel, A.
Nowak, I. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/87296.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
- Tematy:
-
algorytm PBIL
algorytm cGA
metody heurystyczne
optymalizacja
population-based incremental learning
compact genetic algorithm
heuristic methods
optimization - Opis:
-
The aim of this paper is to present the probabilistic modelbuilding heuristics which is a modification of an evolutionary algorithm. the Probabilistic-Based Incremental Learning (PBIL) and the compact Genetic Algorithm (cGA) is presented as a example of the probabilistic model building algorithms dedicated to the binary problems. Both heuristics are tested on three functions that allow to investigate the advantages, disadvantages and limitations of methods under consideration.
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie heurystyk wieloagentowych wykorzystujących model probabilistyczny. W artykule omówiono dwie metody: the Probabilistic-Based Incremental Learning (PBIL) oraz the compact Genetic Algorithm (cGA), będące przykładami heurystyk z modelem probabilistycznym. Obie metody są przeznaczone do rozwiązywania problemów binarnych. W ramach pracy metody te testowano na trzech funkcjach zdefiniowanych w przestrzeni ciągów binarnych. Testy miały zbadać zalety, wady oraz ograniczenia obu prezentowanych heurystyk populacyjnych. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska; 2015, 5; 79-97
2084-073X - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł