Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах

Abstract

Перспективним напрямом вирішення складних завдань оптимізації є евристика, механізм якої залежить від проблеми алгоритмічної структури високого рівня як набору принципів керування або стратегій розробки алгоритму метафоричної оптимізації, зокрема ройових методів.. Розглянуто та визначено процедуру формування та визначення способів генетичної оптимізації в ройових технологіях, її особливості, склад та відмінність від звичайної процедури, а також запропоновано та описано підхід до їх дослідження. Об’єктом дослідження є процедура формування роїв з часток у когнітивних технологіях метафоричної оптимізації. Основною відмінністю проведеного аналізу, результати якого наводяться в даній роботі, є когнітивно-семантичний аналіз на основі визначення інформаційної взаємодії середовища об’єкта з суб’єктом і побудови онтологічних конструкцій рою як геному, що проведено вперше.A promising direction for solving complex optimization problems is heuristic methods, the mechanism of which depends on the algorithmic structure of high-level problems as a set of control principles or strategies for developing metaphorical optimization algorithms, in particular swarm methods. The procedure for the formation and definition of genetic optimization methods in swarm technologies is discussed and determined, including its features, structure, and differences from the standard procedure. An approach to their investigation is proposed and described. The object of research is the procedure for forming swarms of particles in cognitive metaphorical optimization technologies. The main distinction of the conducted analysis, the results of which are presented in this paper, is the cognitive-semantic analysis based on the definition of information interaction between the environment of the object and the subject, as well as the construction of ontological constructs of the swarm as a genome, which is presented for the first time.