Порівняльний аналіз новітніх алгоритмів ройового інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХайдуров, Владислав Володимирович
dc.contributor.authorКрасноруцька, Марія Сергіївна
dc.date.accessioned2025-06-02T11:44:48Z
dc.date.available2025-06-02T11:44:48Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКваліфікаційна робота містить: 113 стор., 32 рисунки, 31 таблиць, 33 джерел. Дана дипломна робота присвячена проведенню порівняльного аналізу трьох сучасних ройових алгоритмів – CHC, TBO та EJS – між собою, а також з іншими відомими оптимізаторами. Для цього було проведено декілька експериментів, де алгоритми було випробувано на класичних оптимізаційних функціях, а також на прикладній задачі класифікації набору даних. Експерименти було проведено таким чином, щоб отримані результати можна було порівняти з результатами інших методів, які наведено у відкритих джерелах. У ході дослідження було встановлено, що CHC виявився найбільш універсальним алгоритмом, а також він показав найкращі результати на функціях із багатьма локальними мінімумами. Алгоритм TBO виявився найповільнішим, але показав високу ефективність на функціях з довгим шляхом до глобального мінімуму. Алгоритм EJS виявився найшвидшим, але не завжди надійним. Проте виявилось, усі досліджувані алгоритми в багатьох випадках перевершують загальновідомі оптимізатори.
dc.description.abstractotherThe thesis contains: 113 pages, 32 figures, 31 tables, 33 sources. This thesis is devoted to a comparative analysis of three modern swarm algorithms – CHC, TBO and EJS – with each other, as well as with other well-known optimisers. To this end, several experiments were conducted, where the algorithms were tested on classical optimisation functions, as well as on the applied task of classifying a data set. The experiments were carried out in such a way that the results obtained could be compared with the results of other methods available in open sources. The study found that CHC turned out to be the most versatile algorithm, and it also showed the best results on functions with many local minima. The TBO algorithm turned out to be the slowest, but it showed high efficiency on functions with a long path to the global minimum. The EJS algorithm proved to be the fastest, but not always reliable. Nevertheless, it turned out that all the studied algorithms outperform the well-known optimisers in many cases.
dc.format.extent113 с.
dc.identifier.citationКрасноруцька, М. С. Порівняльний аналіз новітніх алгоритмів ройового інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Красноруцька Марія Сергіївна. – Київ, 2025. – 113 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74030
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectCHC
dc.subjectTBO
dc.subjectEJS
dc.subjectоптимiзацiя
dc.subjectзбiжнiсть до мiнiмуму
dc.subjectглобальний мiнiмум
dc.subject.udc004.94:519.6/519.7
dc.titleПорівняльний аналіз новітніх алгоритмів ройового інтелекту
dc.title.alternativeComparative analysis of the modern algorithms of swarm intelligence
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Krasnorutska_bakalavr.pdf
Розмір:
6.75 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММАД)
Бакалаврські роботи