ПОДБОР КОНСТАНТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДА РОЯ ЧАСТИЦ ПО МЕТОДУ ИМИТАЦИИ ОТЖИГА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ НАГРУЗКИ
Keywords:
задача о распределении производственной нагрузки, метод роя частиц, метод имитации отжигаAbstract
В статье рассмотрено решение задачи о распределении производственной нагрузки с помощью метода роя частиц. Предложено использование метода имитации отжига для подбора значений константных параметров метода роя частиц (коэффициентов социализации и персонализации) при решении задачи о распределении производственной нагрузки. С помощью этого метода достигнуты результаты, которые являются лучшими по сравнению с классическими методами решения задачи производственной нагрузки.References
1. Leandro dos Santos Coelho. Solving production load dispatch problems in power systems using chaotic and Gaussian particle swarm optimization approaches / Leandro dos Santos Coelho, Chu-Sheng Lee // Electrical Power and Energy Systems. – December 2008. – № 30. – P. 297 – 307.
2. Девятков В. Системи штучного інтелекту / Володимир Девятков. – М.: Видавництво МГТУ ім. Баумана, 2001. – 352 c.
3. Trelea Ioan Cristian. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection / Ioan Cristian Trelea // Information Processing Letters. – March 2003. – № 85. – P. 317 – 325.
4. Рассел Стюарт. Штучний інтелект. Сучасний підхід / Стюарт Рассел, Пітер Норівг; пер. з англ. К. А. Птіцина. – М.: «Вільямс», 2006. – 1408 с.
5. Zhi-hui Zhan. Adaptive Particle Swarm Optimization / Zhi-hui Zhan, Jun Zhang // Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – December 2009. – Vol. 39. – № 6. – P. 1362 – 1381.
6. Ratnaweera A. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients / A. Ratnaweera, S. Halgamuge, H. C. Watson // Evolutionary Computation, IEEE Transactions. – June 2004. – Vol. 8. – № 3. – P. 240 – 255.
7. Supiya Ujjin. Particle Swarm Optimization Recommender System / Supiya Ujjin, Peter. J. Bentley // Swarm Intelligence Symposium, 2003. SIS ’03. Proceedings of the 2003 IEEE. – April 2003. – P. 124 – 131.
2. Девятков В. Системи штучного інтелекту / Володимир Девятков. – М.: Видавництво МГТУ ім. Баумана, 2001. – 352 c.
3. Trelea Ioan Cristian. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection / Ioan Cristian Trelea // Information Processing Letters. – March 2003. – № 85. – P. 317 – 325.
4. Рассел Стюарт. Штучний інтелект. Сучасний підхід / Стюарт Рассел, Пітер Норівг; пер. з англ. К. А. Птіцина. – М.: «Вільямс», 2006. – 1408 с.
5. Zhi-hui Zhan. Adaptive Particle Swarm Optimization / Zhi-hui Zhan, Jun Zhang // Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – December 2009. – Vol. 39. – № 6. – P. 1362 – 1381.
6. Ratnaweera A. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients / A. Ratnaweera, S. Halgamuge, H. C. Watson // Evolutionary Computation, IEEE Transactions. – June 2004. – Vol. 8. – № 3. – P. 240 – 255.
7. Supiya Ujjin. Particle Swarm Optimization Recommender System / Supiya Ujjin, Peter. J. Bentley // Swarm Intelligence Symposium, 2003. SIS ’03. Proceedings of the 2003 IEEE. – April 2003. – P. 124 – 131.
Downloads
-
PDF (Русский)
Downloads: 155
Abstract views: 178
How to Cite
Бендерук, Ю. А., and В. И. Месюра. “ПОДБОР КОНСТАНТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДА РОЯ ЧАСТИЦ ПО МЕТОДУ ИМИТАЦИИ ОТЖИГА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ НАГРУЗКИ”. Научные труды Винницкого национального технического университета, no. 2, Nov. 2013, https://trudy.vntu.edu.ua/index.php/trudy/article/view/386.
Issue
Section
Информационные технологии и компьютерная техника
