УДК 004.855.5
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ГИБРИДНЫХ ВЕРСИЙ
АЛГОРИТМА РОЯ ЧАСТИЦ
НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ПО СЕТКЕ
Л. А. Демидова, д.т.н., профессор кафедры ВПМ РГРТУ; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
И. А. Клюева, аспирант РГРТУ; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Рассматривается подход к решению задачи безусловной оптимизации, основанный на гибриди-
зации алгоритма роя частиц (Particle Swarm Optimization Algorithm, PSO-algorithm) и алгоритма по-
иска по сетке. Целью работы является разработка гибридных версий PSO-алгоритма и исследова-
ние их поисковых характеристик. В работе представлены две гибридные версии базового PSO-
алгоритма, предполагающие использование соответственно классического алгоритма Grid Search
(GS) и алгоритма Design of Experiment (DOE). В качестве базового предлагается использовать кано-
нический PSO-алгоритм. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждаю-
щие эффективность применения предложенных гибридных версий базового PSO-алгоритма при ре-
шении оптимизационных задач. При этом выполнен сравнительный анализ основных показателей
качества базового PSO-алгоритма и его гибридных версий при решении задачи поиска глобального
оптимума ряда тестовых функций. Кроме того, показана целесообразность применения гибридных
версий базового PSO-алгоритма с целью сокращения временных затрат на поиск оптимальных зна-
чений параметров SVM-классификатора.
Ключевые слова: алгоритм роя частиц, алгоритм поиска по сетке, гибридный алгоритм, тес-
товая функция, классификация, SVM-классификатор, параметры оптимизации, радиальная базисная
функция ядра.