PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | nr 99 Technologie wiedzy w zarządzaniu publicznym | 85--94
Tytuł artykułu

Możliwości wykorzystania algorytmów ewolucyjnych w zadaniach obliczeniowo złożonych

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Utilization of Evolutionary Algorithms in Complex Decision Problems
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W artykule zarysowano zagadnienia maszynowego uczenia się, ze szczególnym uwzględnieniem tych cech, które są charakterystyczne dla algorytmów mrowiskowych. Zaprezentowano popularne zagadnienia, które zostały przez Autora rozwiązywane z wykorzystaniem algorytmów mrowiskowych, argumentując wybór tych algorytmów jako pozytywnie rokującego w zadaniu optymalizacji układania planu zajęć. (fragment tekstu)
EN
Complex decision problems are very commonplace. One of the roads leading to the acceleration of the calculations is the construction of ever faster computers. From the other hand many scientific centers search solutions that may improve the algorithmic calculation. The article outlines the issues of machine learning, with particular emphasis of Ant Colony Algorithms. Author present common issues that were solved using this type of algorithms. (original abstract)
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Bibliografia
  • P. Cichosz: Systemy uczące się, WNT, Warszawa 2009.
  • R. Manner, B. Manderick: Parallel Problem Solving from Nature, Elsevier Science Publishers, Amsterdam 1992.
  • Algorytmy genetyczne, ewolucyjne i metaheurystyki: wybrane zagadnienia. Informatyka w badaniach operacyjnych, [red.] T. Trzaskalik, Prace naukowe Akademii Ekonomicznej, Katowice 2005.
  • S. Nouyan, R. Ghizzioli, M. Birattari, M. Dorigo: An Insect-based Algorithm for the Dynamic Task Allocation Problem, Kunstliche Intelligenz, Vol. 4/05, Trier 2005
  • Badania operacyjne, [red.] B. Sikora, PWE, Warszawa 2008.
  • Boryczka M.: Programowanie mrowiskowe w procesie aproksymacji funkcji, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice 2006.
  • U. Boryczka: Algorytmy optymalizacji mrowiskowej, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice 2006.
  • M. Manfrin, M. Birattari, T. Stutzle, M. Dorigo: Parallel Ant Colony Optimization for the Traveling Salesman Proble, Proceedings of ANTS 2006, Springer Verlag, Berlin 2006.
  • U. Boryczka, M. Boryczka: Ewolucja w Systemach Mrówkowych, Instytut Informatyki Stosowanej, Uniwersytet Śląski, Katowice 1996.
  • Y. Wang, G. Du, T. Huang, Y. Wang: A Load Balancing Model for Web Cache Proxy Based on Ant Colony Behavior, Proceedings of the 7th International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Kunming 2008.
  • T. Staś: Wykorzystanie algorytmów mrowiskowych w procesie doskonalenia portali korporacyjnych, praca doktorska, Akademia Ekonomiczna, Katowice 2008.
  • Massoodian S., Esteki A.: A Hybrid Genetic Algorithm for Curriculum Based Course Timetabling, The University of Isfahan. Isfahan, Iran, 2008
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171237251

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.