Гібридизація методів ройового інтелекту для знаходження розв’язків оптимізаційних задач

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХайдуров, Владислав Володимирович
dc.contributor.authorЛитовченко, Микита Віталійович
dc.date.accessioned2024-06-20T11:10:10Z
dc.date.available2024-06-20T11:10:10Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractКваліфікаційна робота містить: 73 сторінку, 12 рисунків і 27 джерел. На використанні математичних методів оптимізації, у продуктах що використовують штучний інтелект, не закінчується використання математичної оптимізації, для різних задач використовують різні методи які навіть поділені на різні види та класи. Бо як відомо жоден метод не може однаково добре працювати абсолютно для всіх задач, і в будь-якому разі для цього потрібно буде або модифікувати метод, або ж гібридизувати (об’єднувати) два чи більше методів разом, щоб отримати новий метод який зможе впоратися з поставленою задачею, і якраз ця методика гібридизації розглянута в цьому дослідженні. Початок цієї роботи сфокусований на отримання представлення та розуміння про існуючі методи, а саме евристичні методи оптимізації що дуже широко використовуються у оптимізації інженерно поставлених задач для оптимізації структури різних фізичних об’єктів. На розгляд було обрано 3 евристичні методи оптимізації, а саме: бджолиний алгоритм, алгоритм зграї кажанів, та китовий алгоритм. Ці три методи були обрані враховуючи що не було знайдено дослідження де б вони фігурували разом як частини для створення нового гібриду на їх основі. В роботі було запропоновано 5 варіацій гібридизації обраних методів, а саме: гібриди «бджіл з китами» №1–3, гібрид «кажанів з китами» та гібрид «бджіл з кажанами». У результаті було визначено що найкращі результати надав китовий алгоритм з усіх простестованих методів, включаючи навіть гібридні, а найкращим гібридом з представлених було визнано гібрид «бджіл з кажанами».
dc.description.abstractotherThe thesis contains 73 pages, 12 illustrations and 27 references. The use of mathematical optimization methods in products using artificial intelligence does not end with the use of mathematical optimization, for different tasks different methods are used, which are even divided into different types and classes. Because, as you know, no method can work equally well for absolutely all tasks, and in any case, for this it will be necessary to either modify the method, or hybridize (combine) two or more methods together to get a new method that can cope with the given task, and this hybridization technique is considered in this study. The beginning of this work is focused on obtaining an idea and understanding of existing methods, namely heuristic optimization methods that are widely used in the optimization of engineering tasks for the optimization of the structure of various physical objects. 3 heuristic optimization methods were chosen for consideration, namely: the bee algorithm, the bat swarm algorithm, and the whale algorithm. These three methods were chosen considering that no research was found where they appeared together as parts to create a new hybrid based on them. In the work, 5 variations of hybridization of the selected methods were proposed, namely: "bees with whales" hybrids #1–3, "bats with whales" hybrid, and "bees with bats" hybrid. As a result, it was determined that the whale algorithm provided the best results out of all the tested methods, including even hybrid ones, and the "bees with bats" hybrid was recognized as the best hybrid of the ones presented.
dc.format.extent73 с.
dc.identifier.citationЛитовченко, М. В. Гібридизація методів ройового інтелекту для знаходження розв’язків оптимізаційних задач : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Литовченко Микита Віталійович. – Київ, 2024. – 73 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67300
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subject.udc004.94; 517.9:519.6
dc.titleГібридизація методів ройового інтелекту для знаходження розв’язків оптимізаційних задач
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Lytovchenko_magistr.pdf
Розмір:
1.62 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

Магістерські роботи (ММАД)
Магістерські роботи