hrvatski

Prilagođavanje algoritama inteligencije rojeva za različite prostore pretrage

U današnje vrijeme postoji mnogo algoritama inteligencije rojeva koji se uspješno koriste za rješavanje raznih teških problema optimizacije. Zajednički elementi svih ovih algoritama su operator za lokalnu pretragu (eksploataciju) oko pronađenih obećavajućih rješenja i operator globalne pretrage (eksploracije) koji pomaže u bijegu iz lokalnih optimuma. Algoritmi inteligencije rojeva obično se inicijalno testiraju na neograničenim, ograničenim ili visoko-dimenzionalnim skupovima standardnih test funkcija. Nadalje, mogu se poboljšati, prilagoditi, izmijeniti, hibridizirati, kombinirati s lokalnom pretragom. Konačna svrha je korištenje takve metaheuristike za optimizaciju problema iz stvarnog svijeta. Domena rješenja odnosno prostori pretrage praktičnih teških problema optimizacije mogu biti različiti. Rješenja mogu biti vektori iz skupa realnih brojeva, cijelih brojeva ali mogu biti i kompleksnije strukture. Algoritmi inteligencije rojeva moraju se prilagoditi za različite prostore pretrage što može biti jednostavno podešavanje parametara algoritma ili prilagodba za cjelobrojna rješenja jednostavnim zaokruživanjem dobivenih realnih rješenja ali za pojedine prostore pretrage potrebno je skoro kompletno prepravljanje algoritma uključujući i operatore eksploatacije i eksploracije zadržavajući samo proces vođenja odnosno inteligenciju roja. U disertaciji je predstavljeno nekoliko algoritama inteligencije rojeva i njihova prilagodba za različite prostore pretrage i primjena na praktične probleme. Ova disertacija ima za cilj analizirati i prilagoditi, u zavisnosti od funkcije cilja i prostora rješenja, algoritme inteligencije rojeva. Predmet disertacije uključuje sveobuhvatan pregled postojećih implementacija algoritama inteligencije rojeva. Disertacija također obuhvaća komparativnu analizu, prikaz slabosti i snaga jednih algoritama u odnosu na druge zajedno s istraživanjem prilagodbi algoritama inteligencije rojeva za različite prostore pretrage i njihova primjena na praktične problem. Razmatrani su problemi sa realnim rješenjima kao što su optimizacija stroja potpornih vektora, grupiranje podataka, sa cjelobrojnim rješenjima kao što je slučaj problema segmentacije digitalnih slika i za probleme gdje su rješenja posebne strukture kao što su problemi planiranja putanje robota i triangulacije minimalne težine. Modificirani i prilagođeni algoritmi inteligencije rojeva za različite prostore pretrage i primjenjenih na praktične probleme testirani su na standardnim skupovima test podataka i uspoređeni s drugim suvremenim metodama za rješavanje promatranih problema iz literature. Pokazane su uspješne prilagodbe algoritama inteligencije rojeva za razne prostore pretrage. Ovako prilagođeni algoritmi su u svim slučajevima postigli bolje rezultate u usporedbi sa metodama iz literature, što dovodi do zaključka da je moguće prilagoditi algoritme inteligencije rojeva za razne prostore pretrage uključujući i kompleksne strukture i postići bolje rezultate u usporedbi sa metodama iz literature.

optimizacija, NP-teški optimizacijski problemi, algoritmi inteligencije rojeva, prilagođavanje algoritama, prostor pretrage, praktične primjene

nije evidentirano