crta
Hrvatska znanstvena Sekcija img
bibliografija
3 gif
 Naslovna
 O projektu
 FAQ
 Kontakt
4 gif
Pregledavanje radova
Jednostavno pretraživanje
Napredno pretraživanje
Skupni podaci
Upis novih radova
Upute
Ispravci prijavljenih radova
Ostale bibliografije
Slični projekti
 Bibliografske baze podataka

Pregled bibliografske jedinice broj: 695827

Disertacija

Autor: Ivković, Nikola
Naslov: Modeliranje, analiza i poboljšanje algoritama optimizacije kolonijom mrava
( Modeling, Analysis and Improvement of Ant Colony Optimization Algorithms )
Vrsta: doktorska disertacija
Fakultet: FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA
Sveučilište: SVEUČILIŠTE U ZAGREBU
Mjesto: Zagreb
Datum: 03.04.
Godina: 2014
Stranica: 251
Mentor: Golub, Marin
Ključne riječi: optimizacija kolonijom mrava; strategija ažuriranja feromonskih tragova; vjerojatnost konstrukcije rješenja; stohastički optimizacijski algoritam; funkcijska ekvivalencija algoritama; problem trgovačkog putnika; problem kvadratnog pridruživanja; optimizacija; učinkovitost algoritma; kvantil
( ant colony optimization; pheromone trails update strategy; solution construction probability; stochastic optimization algorithm; algorithmic functional equivalence; traveling salesman problem; quadratic assignment problem; optimization; algorithmic efficiency; quantile )
Sažetak:
Optimizacija kolonijom mrava (ACO) je metaheuristika koja se uspješno primjenjuje za rješavanje teških optimizacijskih problema, osobito kombinatoričkih optimizacijskih problema koji pripadaju klasi NP-teških problema. Ciljevi ovoga rada su proširiti spoznaje o načinu djelovanja algoritma ACO i istražiti njegove zakonitosti, omogućiti poboljšanja uvođenjem novih strategija te razviti novi algoritam ACO za probleme kombinatoričke optimizacije. U radu su sistematizirani i analizirani načini mjerenja učinkovitosti stohastičkih optimizacijskih algoritama. Predloženo je i argumentirano korištenje kvantila umjesto uobičajene prakse korištenja aritmetičke sredine za iskazivanje dobrote algoritma. Predložene su poopćene strategije odabira rješenja za ažuriranje feromonskih tragova u algoritmima optimizacije kolonijom mrava. Na ispitnim je instancama problema, uz pomoć neparametarskih statističkih testova, eksperimentalno dokazano da predložene strategije mogu poboljšati svojstva algoritama ACO. Definirane su i analizirane pojave grupiranja i separacije feromonskih tragova na temelju čega je razvijen model za određivanje vjerojatnosti konstrukcije rješenja. Primjenom modela su izvedeni izrazi za vjerojatnost konstrukcije rješenja za problem trgovačkog putnika, nesimetričan problem trgovačkog putnika i problem kvadratnog pridruživanja za algoritme MAKS MIN sustav mrava i sustav kolonije mrava. Predložen je algoritam ACO za koji se umjesto isparavanja feromonskih tragova povremeno provodi stezanje tragova, a koji je funkcionalno ekvivalentan algoritmu MAKS MIN sustavu mrava do iteracije algoritma u kojoj feromonski trag izlazi izvan zadanih feromonskih granica. Zbog drugačijeg postupka ažuriranja feromonskih tragova predloženi algoritam ima nešto manju računsku složenost. Algoritam je uporabljen za rješavanje problema izrade oligonukleotidnih mikropostroja, za koje je pronašao bolja rješenja od do tada poznatih najboljih rješenja.
Izvorni jezik: HRV
Znanstvena područja:
Računarstvo
Puni text rada: 695827.Doktorat-pocetak.pdf (tekst priložen 5. Svi. 2014. u 12:14 sati)
Upisao u CROSBI: Nikola Ivković (nivkovic@foi.hr), 4. Svi. 2014. u 21:48 sati



Verzija za printanje   za tiskati


upomoc
foot_4