Перспективные информационные технологии на основе методов, инспирированных природными системами

Автор: Курейчик В.М.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Статья в выпуске: 4 (10) т.3, 2013 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается новая технология решения оптимизационных и комбинаторно-логических задач искусственного интеллекта (гибридных и параллельных) на графовых моделях на основе эволюционных, роевых, квантовых и генетических алгоритмов. Это позволяет получать наборы локально-оптимальных решений и строить эвристические алгоритмы с полиномиальной скоростью роста количества операций в зависимости от объема входных данных и частично решать проблему преждевременной сходимости.

Эволюционные, квантовые, роевые, генетические алгоритмы, бионический поиск, графовые модели

Короткий адрес: https://sciup.org/170178667

IDR: 170178667

Список литературы Перспективные информационные технологии на основе методов, инспирированных природными системами

  • Люггер, Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Дж.Ф. Люггер. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2003.- 864 с.
  • Holland, J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence / J.H. Holland. - Ann Arbor: University of Michigan Press, 1975. - 211 p.
  • Goldberg, D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning / D.E. Goldberg. - Boston: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1989. - 412 p.
  • Гладков, Л.А. Биоинспирированные методы в оптимизации / Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, П.В. Сороколетов. - М.: ФИЗМАЛИТ, 2009. - 384 с.
  • Курейчик, В.М. Генетические алгоритмы и их применение / В.М. Курейчик. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002.- 244 с.
Статья научная