ІНФ
Свистунов І. О. Дослідження методу еволюційної оптимізації на основі алгоритму кластеризації змішаних даних : кваліфікаційна робота здобувача вищої освіти, пояснювальна записка / І. О. Свистунов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 84 с.
Свистунов І. О. Дослідження методу еволюційної оптимізації на основі алгоритму кластеризації змішаних даних : кваліфікаційна робота здобувача вищої освіти, пояснювальна записка / І. О. Свистунов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 84 с.
Статистика використання: Завантажень: 2 Видач: 0
Анотація:
ЕВОЛЮЦІЙНИЙ АЛГОРИТМ, АЛГОРИТМ ОПТИМІЗАЦІІ ЛЕВА, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ДАНИХ, ЗМІШАНІ ДАНІ.
Об’єктом дослідження цієї роботи є еволюційні алгоритми. Багато з цих алгоритмів натхненні різними явищами природи. У цій роботі представлено новий алгоритм на основі популяцій – алгоритм оптимізації Лева (LOA) для змішаних даних.
Метою дослідження є аналіз працездатності еволюційних алгоритмів для кластеризації змішаних даних.
Основною мотивацією для розробки даного алгоритму оптимізації стали особливий спосіб життя левів та особливості їхньої співпраці. Деякі контрольні задачі вибрані з літератури, і рішення запропонованого алгоритму порівняно з рішеннями деяких добре відомих і новітніх мета-евристик для цих задач.
Отримані результати підтверджують високу продуктивність запропонованого алгоритму в порівнянні з іншими алгоритмами, використаними в даній роботі.
Розроблений алгоритм впроваджено у застосунок для оптимізації за допомогою алгоритму оптимізації лева. Застосунок розроблений за допомогою мови програмування Python та пакету для наукових обчислень NumPy.
EVOLUTIONARY ALGORITHM, LION OPTIMIZATION ALGORITHM, DATA CLUSTERING, MIXED DATA.
The object of study of this work is evolutionary algorithms. Many of these algorithms are inspired by various natural phenomena. This paper presents a new algorithm based on populations - the Lion optimization algorithm (LOA) for mixed data.
The aim of the study is to analyze the performance of evolutionary algorithms for clustering mixed data.
The main motivation for the development of this optimization algorithm was the special way of life of lions and the peculiarities of their cooperation. Some control problems are selected from the literature, and the solutions of the proposed algorithm are compared with the solutions of some well-known and newest meta-heuristics for these problems.
The obtained results confirm the high performance of the proposed algorithm in comparison with other algorithms used in this work.
The developed algorithm is implemented in the application for optimization using the lion optimization algorithm. The application is developed using the Python programming language and the NumPy scientific computing package.
Об’єктом дослідження цієї роботи є еволюційні алгоритми. Багато з цих алгоритмів натхненні різними явищами природи. У цій роботі представлено новий алгоритм на основі популяцій – алгоритм оптимізації Лева (LOA) для змішаних даних.
Метою дослідження є аналіз працездатності еволюційних алгоритмів для кластеризації змішаних даних.
Основною мотивацією для розробки даного алгоритму оптимізації стали особливий спосіб життя левів та особливості їхньої співпраці. Деякі контрольні задачі вибрані з літератури, і рішення запропонованого алгоритму порівняно з рішеннями деяких добре відомих і новітніх мета-евристик для цих задач.
Отримані результати підтверджують високу продуктивність запропонованого алгоритму в порівнянні з іншими алгоритмами, використаними в даній роботі.
Розроблений алгоритм впроваджено у застосунок для оптимізації за допомогою алгоритму оптимізації лева. Застосунок розроблений за допомогою мови програмування Python та пакету для наукових обчислень NumPy.
EVOLUTIONARY ALGORITHM, LION OPTIMIZATION ALGORITHM, DATA CLUSTERING, MIXED DATA.
The object of study of this work is evolutionary algorithms. Many of these algorithms are inspired by various natural phenomena. This paper presents a new algorithm based on populations - the Lion optimization algorithm (LOA) for mixed data.
The aim of the study is to analyze the performance of evolutionary algorithms for clustering mixed data.
The main motivation for the development of this optimization algorithm was the special way of life of lions and the peculiarities of their cooperation. Some control problems are selected from the literature, and the solutions of the proposed algorithm are compared with the solutions of some well-known and newest meta-heuristics for these problems.
The obtained results confirm the high performance of the proposed algorithm in comparison with other algorithms used in this work.
The developed algorithm is implemented in the application for optimization using the lion optimization algorithm. The application is developed using the Python programming language and the NumPy scientific computing package.