RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Computational nanotechnology // Архив

Comp. nanotechnol., 2021, том 8, выпуск 1, страницы 11–25 (Mi cn323)

МНОГОМАСШТАБНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

Применение методов коллаборативной фильтрации в задаче предсказания эффективности работы популяционных алгоритмов оптимизации

Н. М. Ершов, О. П. Никитина

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ)

Аннотация: В настоящей работе предлагается подход к решению проблемы выбора наиболее эффективного алгоритма для решения заданной задачи непрерывной оптимизации, основанный на применении методов коллаборативной фильтрации. Описывается прототип программной системы, построенный на базе семейства наиболее популярных популяционных алгоритмов оптимизации и системы тестовых целевых функций для задач непрерывной оптимизации. Рассматривается реализация нескольких методов предсказания эффективности работы заданного алгоритма. Приводятся результаты вычислительных экспериментов и сравнения рассматриваемых методов.

Ключевые слова: рекомендательные системы, оптимизация, эволюционные алгоритмы, методы роевого интеллекта.

Поступила в редакцию: 18.12.2020

DOI: 10.33693/2313-223X-2021-8-1-11-25



© МИАН, 2024