О журнале
Редакционная политика
Редколлегия
Специальности
Авторам
Партнеры
Контакты







Архив

 
 
 
 
 
 
Приложение к журналу

 
 
 
 
 
 
Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

Глобальная оптимизация на основе гибридизации алгоритмов поиска гармонии и роя частиц

# 07, июль 2014
DOI: 10.7463/0714.0717653
Файл статьи: SE-BMSTU...o242.pdf (2516.56Кб)
авторы: профессор, д.ф.-м.н. Карпенко А. П., Печенина Т. В., Буланов В. А.

УДК 519.6

Россия,  МГТУ им. Н.Э. Баумана

ООО АСКОН


Рассматриваем класс стохастических поисковых алгоритмов глобальной оптимизации, которые в различных публикациях называют поведенческими, интеллектуальными, метаэвристическими, вдохновлёнными (инспирированными) природой, роевыми, многоагентными, популяционными и т.д. Используем последний термин.
Опыт решения сложных задач глобальной оптимизации с помощью популяционных алгоритмов показывает, что применение одного такого алгоритма далеко не всегда является эффективным. Поэтому в настоящее время большое внимание уделяют гибридизации популяционных алгоритмов глобальной оптимизации. Гибридные алгоритмы объединяют различные алгоритмы либо одинаковые алгоритмы, но с различными значениями свободных параметров. При этом эффективность одного алгоритма может компенсировать слабость другого.
Целями работы являются разработка гибридного алгоритма глобальной оптимизации, основанного на известных алгоритмах поиска гармонии (HS) и роя частиц (PSO); программная реализация алгоритма; исследование его эффективности на ряде известных тестовых задач, а также задаче размерной оптимизации ферменной конструкции.
Приводим постановку задачи глобальной оптимизации, рассматриваем базовые алгоритмы HS и PSO, даём схему предложенного гибридного алгоритма, названного HSPSO, представляем результаты вычислительных экспериментов с разработанным алгоритмическим и программным обеспечением, формулируем основные результаты работы и перспективы её развития.

Список литературы
  1. Wang X. Hybrid nature-inspired computation method for optimization. Doct. Diss. Helsinki University of Technology, TKK Dissertations, 2009. 161 p.
  2. El-Abd, Kamel M. A taxonomy of cooperative search algorithms // In: Hybrid Metaheuristics. Proc. Second International Workshop. Springer Berlin Heidelberg, 2005. P. 32-41. (Ser. Lecture Notes in Computer Science; vol. 3636). DOI: 10.1007/11546245_4
  3. Raidl G.R. A Unified View on Hybrid Metaheuristics // In: Hybrid Metaheuristics . Proc. Third International Workshop. Springer Berlin Heidelberg, 2006. P. 1-12. (Ser. Lecture Notes in Computer Science ; vol. 4030). DOI: 10.1007/11890584_1
  4. Geem Z.W., Kim J.H., Loganathan G.V. A new heuristic optimization algorithm: harmony search // Simulation. 2001. Vol. 76, no. 2. P. 60-68.
  5. Mahdavi M., Fesanghary M., Damangir E. An improved harmony search algorithm for solving optimization problems // Applied Mathematics and Computation. 2007. Vol. 188, no. 2. P. 1567-1579. DOI:10.1016/j.amc.2006.11.033
  6. Omran M.G.H., Mahdavi M. Global-best harmony search // Applied Mathematics and Computation. 2008. Vol . 198, no . 2. P . 643-656. DOI:10.1016/j.amc.2007.09.004
  7. Карпенко А.П., Селиверстов Е.Ю. Обзор методов роя частиц ( PSO ) для задачи глобальной оптимизации» // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2009. № 3. Режим доступа:http :// technomag . edu . ru / doc /116072. html (дата обращения 01.06.2014).
  8. Lin Y., Chang-Ming X. A new improved harmony search algorithm for continuous optimization problem // 2011 International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT). Vol. 2. IEEE, 2011. P. 686-690. DOI:10.1109/ICCSNT.2011.6182059
  9. Wang Chia-Ming, Huang Yin-Fu. Self-adaptive harmony search algorithm for optimization // Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37, no. 4. P. 2826-2837. DOI:10.1016/j.eswa.2009.09.008
  10. Chen Jing, Man Hong-Fang, Wang Ya-Min. Novel Self-adaptive Harmony Search Algorithm for continuous optimization problems // 2011 30th Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2011. P. 5452-5456.
  11. Fesanghary M., Mahdavi M., Minary-Jolandan M., Alizadeh Y. Hybridizing harmony search algorithm with sequential quadratic programming for engineering optimization problems// Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2008. Vol. 197, no. 33-40. P. 3080-3091. DOI:10.1016/j.cma.2008.02.006
  12. Taherinejad N. Highly reliable harmony search algorithm // ECCTD 2009. European Conference Circuit Theory and Design. IEEE, 2009. P. 818-822. DOI:10.1109/ECCTD.2009.5275109
  13. Gao X.Z., Wang X., Ovaska S.J., He Xu. A modified harmony search method in constrained optimization // International Journal of Innovative Computing, Information and Control. 2009. Vol. 6, no. 9. P . 4235-4247.
  14. Xin-She Yang. Harmony Search as a Metaheuristic Algorithm // In: Music-Inspired Harmony Search Algorithm: Theory and Applications / Z.W. Geem, ed. Springer Berlin Heidelberg , 2009, pp. 1-14. (Ser. Studies in Computational Intelligence; vol. 191). DOI:10.1007/978-3-642-00185-7_1
  15. Kennedy J., Eberhart R. Particle swarm optimization // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. Vol. 4. IEEE, 1995. P. 1942-1948. DOI:10.1109/ICNN.1995.488968
  16. Tang K., Yao X., Suganthan P.N., MacNish C., Chen Y.P., Chen C.M., Yang Z. Benchmark Functions for the CEC’2008 Special Session and Competition on Large Scale Global Optimization. Technical Report. Nature Inspired Computation and Applications Laboratory, USTC, China, 2007. Available at:http://nical.ustc.edu.cn/cec08ss.php, accessed 01.06.2014 .
  17. Hultman M. Weight Optimization of Steel Trusses by a Genetic Algorithm–Size, Shape and Topology Optimization According to Eurocode. Report TVBK. Department of Structural Engineering Lund Institute of Technology, Lund University, 2010. 61 p.
  18. Lee K.S., Geem Z.W. A new meta-heuristic algorithm for continuous engineering optimization: harmony search theory and practice // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2005. Vol. 194, iss. 36-38. P. 3902-3933. DOI:10.1016/j.cma.2004.09.007

 




Публикации с ключевыми словами: глобальная оптимизация, алгоритм роя частиц, гибридизация, алгоритм поиска гармонии
Публикации со словами: глобальная оптимизация, алгоритм роя частиц, гибридизация, алгоритм поиска гармонии
Смотри также:
Тематические рубрики:
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
14 января 2017 год. Камышная Э.Н., доцент кафедры ИУ-4 МГТУ им. Н.Э.Баумана

29 января 2016 год Шахнов В.А., член-корреспондент РАН, д.т.н., профессор МГТУ им. Н.Э.Баумана

ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
Всероссийская олимпиада студентов «Я — профессионал» 2022

Юбилейный, V сезон всероссийской олимпиады студентов «Я – профессионал» запущен!

 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА
26.05.2022
Всероссийская олимпиада студентов «Я — профессионал»

15.06.2018
Искусcтвенный интеллект научит горожан экономить время

19.01.2017
На сайте ВАК размещена справочная информация об изданиях, входящих в международные реферативные базы данных и системы цитирования

4.01.2017
На сайте ВАК размещена обновленная информация, о перечне рецензируемых научных изданий

19.12.2016
В МГТУ им.Н.Э.Баумана состоялся региональный этап Всероссийского Конкурса «IT-Прорыв»




Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2024 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)