Разбиение на основе моделирования адаптивного поведения биологических систем

В.М. Курейчик; Б.К. Лебедев; О.Б. Лебедев

Разбиение на основе моделирования адаптивного поведения биологических систем

В.М. Курейчик¹, Б.К. Лебедев², О.Б. Лебедев³

научная статья Страницы: 28-34

¹ 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)
² д.т.н., проф. кафедры систем автоматизированного проектирования, ТТИ ЮФУ
³ к.т.н., доцент, кафедры систем автоматизированного проектирования, ТТИ ЮФУ

Ключевые слова: разбиение моделирование адаптивного поведения биологических систем коллективная адаптация муравьиная колония оптимизация

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.

Для цитирования

Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Разбиение на основе моделирования адаптивного поведения биологических систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 2. С. 28–34.

Список источников

Naveed Sherwani. Algorithms for VLSI physical design automation. Kluwer academic publishers. Boston /Dordrecht/ London. 1995.
Sarrafzadeh, M. and Wong, C. K., An Introduction to VLSI Physical Design. New York: McGraw Hill. 1996.
Андерсон Д. Дискретная математика и комбинаторика. М.: Вильямс. 2003.
МакКоннелл Дж. Основы современных алгоритмов. М.: Техносфера. 2004.
Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Поисковая адаптация: теория и практика. М.: Физматлит. 2006.
Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука. 1969.
Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект. М.: КомКнига. 2005.
Engelbrecht, A.P., Fundamentals of Computational Swarm Intelligence. John Wiley & Sons. Chichester. UK. 2005.
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.
Wong D.F., Leong H.W., and Lin C.L. Simulated Annealing for VLSI Design. Boston, MA: Kluwer Academic. 1988.
Емельянов В.В., Курейчик В.М., Курейчик В.В.Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит. 2003.
Мazumder P., Rudnick E. Genetic Algorithm For VLSI Design, Layout & Test Automation. India, Pearson Education. 2003.
Курейчик В. М., Курейчик В.В. Генетический алгоритм разбиения графа //Известия Академии наук. Теория и системы управления. 1999. №4.
Clerc M. Particle Swarm Optimization. ISTE. London. UK. 2006.
Dorigo M. and Stützle T. Ant Colony Optimization. MIT Press. Cambridge. MA. 2004.
Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях, 2003, №4.
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.
Кормен К., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы построение и анализ. М.: МЦМНО. 2000.

[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.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи