Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nhật Đức Hoàng, Văn Đức Trần, Xuân Linh Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí khoa học và công nghệ - Trường Đại Duy Tân, 2022

Mô tả vật lý: 45358

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 442618

Nghiên cứu của chúng tôi sử dụng thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và các quy tắc khả thi của Deb để xây dựng một công cụ giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc. Phương pháp này được đặt tên là frPSO. PSO là một thuật toán tối ưu hóa mạnh dựa trên trí tuệ bầy đàn và các quy tắc khả thi của Deb là một phương pháp xử lý ràng buộc có hiệu quả cao. Công cụ kết hợp này đã được chúng tôi xây dựng bằng Python. frPSO đã được thử nghiệm với 3 bài toán tối ưu hóa có ràng buộc cơ bản. Kết quả tính toán cho thấy frPSO là một công cụ mạnh để giải các bài toán thiết kế phức tạp.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH