В статье проводится описание комбинированного алгоритма многоальтернативной оптимизации и метода роя частиц. В качестве топологии соседства принята
кластерная топология. Приведена структурная схема комбинированного алгоритма
многоальтернативной оптимизации и метода роя частиц.
1. Львович Я.Е. Многоальтернативная оптимизация: теория и приложения.
2. Я.Е. Львович, С.В. Андраханов Интеграция процедур
многоальтернативной оптимизации и метода роя частиц / Вестник
Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6.
№ 12. С. 29-31.
3. С.И.Киселев и др. Решение численных задач автоматики на ПЭВМ.
СПбГТУ, СПб,1993.
4. Моделирование робототехнических систем и гибких автоматизированных производств. Книга 5 серии “Робототехника и гибкие автоматизированные производства”. Под ред. И.М. Макарова. М.:Высшая
школа,1986.
5. J. Kennedy and R. Eberhart, “Particle swarm optimization,”
in the Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks,
Perth, Australia, Vol. 4, pp. 1942-1948, 1995.
6. Kennedy, J., Eberhart, R.C., and Shi, Y., Swarm Intelligence.
Morgan Kaufmann, 2001.
7. Li Liu, Wenxin Liu, David A. Cartes, “Particle swarm optimization-based
parameter identification applied to permanent magnet synchronous motors”,
Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 21, Issue 7,
October 2008, Pages 1092-1100.
8. Pant, M., Thangaraj, R. and Abraham, A., (2008), "Particle Swarm
Optimization Using Adaptive Mutation", IEEE/DEXA'08, pp. 519-523.
Андраханов Сергей Валерьевич
Email: app@vivt.ru
Воронежский институт высоких технологий
Воронеж, Российская Федерация
