ScholarGate
Асистент

Метаевристики

48 метода в това семейство.

Избрани

Агентно-базирана оптимизация чрез мравчена колонияAgent-Based Ant Colony Optimization (AB-ACO) models individual ants as autonomous agents that probabilistically construct solutions by following and depositing pheromone trails on Агентно-базиран генетичен алгоритъмAn Agent-Based Genetic Algorithm (ABGA) partitions a genetic algorithm's population across a network of autonomous agents, each maintaining a local sub-population and evolving it iАгентно-базиран NSGA-IIAgent-based NSGA-II embeds the NSGA-II evolutionary algorithm inside an agent-based simulation loop so that objective values for each candidate solution are determined by running aАгентно-базирано търсене с табуAgent-Based Tabu Search (ABTS) embeds the tabu search metaheuristic inside a multi-agent framework where autonomous agents each run independent or cooperating tabu search threads, Оптимизация чрез мравчена колонияAnt Colony Optimization (ACO) is a metaheuristic algorithm introduced by Marco Dorigo and colleagues in the early 1990s that solves combinatorial optimisation problems by simulatinОптимизация с изкуствен рояк от пчели (ABC)Artificial Bee Colony (ABC) is a population-based swarm intelligence metaheuristic introduced by Karaboga and Basturk in 2007. It models the cooperative foraging behavior of a hone

Път за четене

Най-цитираните основополагащи методи по тази тема, подредени според реда на тяхното развитие — място, от което да започнете, ако сте нов тук.

  1. Генетичен алгоритъм1975от John Henry Holland
  2. Симулирано отгряване1983
  3. Многокритериален генетичен алгоритъм (MOGA)1984от Schaffer, J. D. (early MOGA); Goldberg, D. E. (GA foundations)
  4. Tabu Search1989от Fred Glover
  5. Оптимизация чрез мравчена колония1992 (foundational thesis); 1997 (Ant Colony System formalization)
  6. Оптимизация чрез рояк от частици (PSO)1995
  7. Диференциална еволюция1997от Rainer Storn & Kenneth Price
  8. Многокритериална оптимизация с рояци от частици (MOPSO)2004от Coello Coello, C. A., Pulido, G. T., & Lechuga, M. S.
всички методи на този рафт ↓

Всички методи 48

Агентно-базирана оптимизация чрез мравчена колонияАгентно-базиран генетичен алгоритъмАгентно-базиран NSGA-IIАгентно-базирано търсене с табуОптимизация чрез мравчена колонияОптимизация с изкуствен рояк от пчели (ABC)Алгоритъм на прилепитеБайесов алгоритъм на роя от мравкиБайесовски генетичен алгоритъмБайесов NSGA-IIБайесова оптимизация на рояци от частициБейсианово симулирано отгряванеБайесов Табу ТърсенеТърсене на кукувициДетерминистичен генетичен алгоритъмДетерминистична оптимизация чрез рояк от частициДетерминирано отгряванеДиференциална еволюцияАлгоритъм на светулкитеГенетичен алгоритъмGrey Wolf OptimizerХармонийно търсенеХипер-евристикиМатеевристики: Хибридизиране на математическото програмиране и метаевристикитеМеметичен алгоритъмМногокритериална оптимизация с алгоритъм на мравките (MOACO)Многокритериален генетичен алгоритъм (MOGA)Многокритериална оптимизация с рояци от частици (MOPSO)Многокритериално отгряване (MOSA)Многокритериално търсене с табу (MOTS)NSGA-IIНСГА-IIIОптимизация чрез рояк от частици (PSO)Генетичен алгоритъм за политически сценарииСценарна оптимизация на политики чрез рояк частициУстойчива оптимизация чрез мравчена колонияУстойчив генетичен алгоритъмУстойчив NSGA-IIРобастна оптимизация чрез рояк от частициRobust Simulated AnnealingRobust Tabu SearchSimheuristicsСимулирано отгряванеСтохастичен генетичен алгоритъмStochastic NSGA-IIСтохастична оптимизация чрез рояци от частициСтохастично търсене с табуTabu Search