- PII
- 10.31857/S000523102308010X-1
- DOI
- 10.31857/S000523102308010X
- Publication type
- Article
- Status
- Published
- Authors
- Volume/ Edition
- Volume / Issue number 8
- Pages
- 153-168
- Abstract
- The paper considers the modification and application of the ant colony method for the problem of directed enumeration of the values of system parameters when performing calculated multiple calculations. Interaction with the user makes it possible to stop the process of exhaustive enumeration of sets of parameter values, and the application of a modification of the ant colony method will allow us to consider rational sets at early iterations. If the user does not terminate the algorithm, then the proposed modifications allow one to enumerate all solutions using the ant colony method. To modify the ant colony method, a new probabilistic formula and various algorithms of the ant colony method are proposed, allowing for each agent to find a new set of parameter values. The optimal algorithm, according to the research results, is the use of repeated endless cyclic search for a new solution. This modification allows you to consider all solutions, and at the same time, find all the optimal solutions among the first 5% of the considered solutions.
- Keywords
- метод муравьиных колоний параметрический граф изменение порядка следования вычислительный кластер оптимизация гиперпараметров
- Date of publication
- 15.08.2023
- Year of publication
- 2023
- Number of purchasers
- 0
- Views
- 8
References
- 1. Feurer M., Hutter F., Vanschoren J. Hyperparameter Optimization // The Springer Series on Challenges in Machine Learning. Springer, Cham. 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05318-5_1
- 2. Koehrsen W. A conceptual explanation of bayesian hyperparameter optimization for machine learning. 2018. (Открытый доступ 18.01.2023: https://towardsdatascience.com/a-conceptual-explanation-of-bayesian-modelbased-hyperparameter-optimization-for-machine-learning-b8172278050f)
- 3. Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V. Distributed Optimization by Ant Colonies // Proc. First Eur. Conf. on Arti c. Life, Paris, France, Elsevier Publishing. 1992. Р. 134-142.
- 4. Dorigo M., Stu¨tzle T. Ant Colony Optimization // MIT Press. 2004. P. 321.
- 5. Socha K., Dorigo M. Ant colony optimization for continuous domains // Eur. J. Oper. Res., 2008, V. 185. Issue 3. pp. 1155-1173. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.06.046
- 6. Mohamad M., Tokhi M., Omar O.M. Continuous Ant Colony Optimization for Active Vibration Control of Flexible Beam Structures // IEEE International Conf. on Mechatronics (ICM). Apr., 2011. P. 803-808.
- 7. Карпенко А.П., Чернобривченко К.А. Эффективность оптимизации методом непрерывно взаимодействующей колонии муравьев (CIAC) // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. № 2. https://doi.org/10.7463/0211.0165551
- 8. Карпенко А.П., Чернобривченко К.А. Мультимемеевая модификация гибридного муравьиного алгоритма непрерывной оптимизации HCIAC // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2012. № 9. https://doi.org/10.7463/0912.0470529
- 9. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой // М.: Изд-во МГТУ им. Баумана. 2-е изд. 2017. 446 с.
- 10. Саймон Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации: практическое руководство. М.: ДМК Пресс. 2020. 1002 с.
- 11. Sudakov V.A., Titov Y.P. Modi ed Method of Ant Colonies Application in Search for Rational Assignment of Employees to Tasks // Proceedings of 4th Computational Methods in Systems and Software 2020. Vol. 2, Vsetin: Springer Nature, 2020. P. 342-348. DOI 10.1007/978-3-030-63319-6_30
- 12. Хахулин Г.Ф., Титов Ю.П. Система поддержки решений поставок запасных частей летательных аппаратов военного назначения // Изв. Самарского научн. центра РАН. 2014. Т. 16. № 1-5. С. 1619-1623.
- 13. Синицын И.Н., Титов Ю.П. Развитие стохастических алгоритмов муравьиной организации // Бионика - 60 лет. Итоги и перспективы. Сборник статей Первой Междунар. науч.-практ. конф. Под редакцией А.П. Карпенко. 17-19 декабря 2021 г., г. Москва. Под ред. 2022. C. 210-220. https://doi.org/10.53677/9785919160496_210_220
- 14. Титов Ю.П. Модификации метода муравьиных колоний для решения задач разработки авиационных маршрутов // АиТ. 2015. № 3. С. 108-124.
- 15. Судаков В.А., Батьковский А.М., Титов Ю.П. Алгоритмы ускорения работы модификации метода муравьиных колоний для поиска рационального назначения сотрудников на задачи с нечетким временем выполнения // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2020. Т. 16. № 2. С. 338-350. https://doi.org/10.25559/SITITO.16.202002.338-350
- 16. Parpinelli R., Lopes H., Freitas A. Data mining with an ant colony optimization algorithm // IEEE Trans. Evol.Comput. 2002. V. 6. No. 4 P. 321-332.
- 17. Junior I.C. Data mining with ant colony algorithms // ICIC. LNCS. 2013. V. 7996. P. 30-38.
- 18. Martens D., De Backer M., Haesen R., Vanthienen J. Classi cation with ant colony optimization // IEEE Trans. Evol. Comput. 2007. V. 11. No. 5. P. 651-665.
- 19. Pasia J.M., Hartl R.F., Doerner K.F. Solving a Bi-objective Flowshop Scheduling Problem by Pareto-Ant Colony Optimization // ANTS 2006. P. 294-305.
- 20. Титов Ю.П. Опыт моделирования планирования поставок с применением модификаций метода муравьиных колоний в системах высокой доступности // Системы высокой доступности. 2018. Т. 14. № 1. С. 27-42.
- 21. Синицын И.Н., Титов Ю.П. Оптимизация порядка следования гиперпараметров вычислительного кластера методом муравьиных колоний // Системы высокой доступности. 2022. Т. 18. № 3. С. 23-37. https://doi.org/10.18127/j20729472-202203-02
- 22. Mishra Sudhanshu K. Some New Test Functions for Global Optimization and Performance of Repulsive Particle Swarm Method // University Library of Munich, Germany, MPRA Paper. 2006. https://doi.org/10.2139/ssrn.926132
- 23. Layeb Abdesslem. New hard benchmark functions for global optimization. 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.04606
