350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2010 г.
Статья в номере:
Разбиение на основе моделирования адаптивного поведения биологических систем
Ключевые слова: разбиение моделирование адаптивного поведения биологических систем коллективная адаптация муравьиная колония оптимизация
Авторы:
В.М. Курейчик - д.т.наук, проф., зам. руководителя по научной работе, Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» (г. Таганрог) (ТТИ ЮФУ). E-mail: kur@tsure.ru Б.К. Лебедев - д.т.н., проф. кафедры систем автоматизированного проектирования, ТТИ ЮФУ. E-mail: lbk@tsure.ru О.Б. Лебедев - к.т.н., доцент, кафедры систем автоматизированного проектирования, ТТИ ЮФУ. E-mail: lbk@tsure.ru
Аннотация:
Представлена задача разбиения в виде адаптивной системы, на основе интеграции эволюционного и муравьиного подходов к поиску решения. Предложены новые технологии, принципы и механизмы решения задачи разбиения, основанные на моделировании процессов адаптивного поведения муравьиной колонии. Описан новый подход, алгоритмы и методики управления процессом эволюционного поиска решения на основе механизмов коллективной альтернативной адаптации.
Страницы: 28-34
Список источников
  1. Naveed Sherwani. Algorithms for VLSI physical design automation. Kluwer academic publishers. Boston /Dordrecht/ London. 1995.
  2. Sarrafzadeh, M. and Wong, C. K., An Introduction to VLSI Physical Design. New York: McGraw Hill. 1996.
  3. Андерсон Д. Дискретная математика и комбинаторика. М.: Вильямс. 2003.
  4. МакКоннелл Дж. Основы современных алгоритмов. М.: Техносфера. 2004.
  5. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Поисковая адаптация: теория и практика. М.: Физматлит. 2006.
  6. Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука. 1969.
  7. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект. М.: КомКнига. 2005.
  8. Engelbrecht, A.P., Fundamentals of Computational Swarm Intelligence. John Wiley & Sons. Chichester. UK. 2005.
  9. Di Caro G., Ducatelle F., Gambardella L.M. AntHocNet: An adaptive nature-inspired algorithm for routing in mobile ad hoc networks // European Transactions on Telecommunications. 2005. V. 16(5). Р. 443-455.
  10. Wong D.F., Leong H.W., and Lin C.L. Simulated Annealing for VLSI Design. Boston, MA: Kluwer Academic. 1988.
  11. Емельянов В.В., Курейчик В.М., Курейчик В.В.Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит. 2003.
  12. Мazumder P., Rudnick E. Genetic Algorithm For VLSI Design, Layout & Test Automation. India, Pearson Education. 2003.
  13. Курейчик В. М., Курейчик В.В. Генетический алгоритм разбиения графа //Известия Академии наук. Теория и системы управления. 1999. №4.
  14. Clerc M. Particle Swarm Optimization. ISTE. London. UK. 2006.
  15. Dorigo M. and  Stützle T. Ant Colony Optimization. MIT Press. Cambridge. MA. 2004.
  16. Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях, 2003, №4.
  17. Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Разбиение на основе многоуровневой параллельной эволюционной адаптации // Сб. научн. трудов «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем - 2008» / под ред. А.Л. Стемпковского. М.: ИППМРАН. 2008. С. 36-41.
  18. Кормен К., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы построение и анализ. М.: МЦМНО. 2000.