Биоинспирированные методы в оптимизации, Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Сороколетов П.В., 2009

Биоинспирированные методы в оптимизации, Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Сороколетов П.В., 2009.

   Данная монография обобщает материалы зарубежных и российских ученых и результаты исследований авторов в указанных областях. Представлен триединый подход к построению искусственных интеллектуальных иерархических систем, основанный на современных исследованиях в таких областях науки об искусственном, как гомеостатика, синергетика и эволюционное моделирование. Описаны способы построения иерархических искусственных интеллектуальных систем для решения оптимизационных задач принятия решений на графах. Рассмотрены алгоритмы анализа и синтеза оптимизационных задач принятия решений на графах.
Для специалистов, ведущих разработки перспективных интеллектуальных информационных технологий в науке, технике, экономике, а также для аспирантов и студентов всех специальностей, изучающих теорию систем и методы системного анализа, информатику, методы оптимизации, исследования операций и принятия решений.




Анализ установления порядка и хаоса в моделях искусственных систем.
Проблемы искусственного интеллекта тесно связаны с организацией знаний об окружающем мире в виде математических структур, таких как множества, графы, гиперграфы, фреймы, алгоритмы, которые отражают реальные связи и отношения между любыми объектами в природе (в частности, в предметной области). К сожалению, пока не существует формального определения искусственного интеллекта. В науке и технике используются адекватные определения и описания искусственного интеллекта [1-6]. Например: ИИ — это новое научно-техническое направление, увеличивающее функциональные возможности технических систем и средств их проектирования; ИИ — системы, работающие со знаниями; ИИ — наука о концепциях в области информационной технологии; ИИ — средство решения интеллектуальных задач; ИИ — система, имитирующая некоторые стороны деятельности человека; ИИ — система, работающая с неформализованной и расплывчатой информацией.

ИИ — это психическая способность к сознаваемому нестереотипному поиску, построению адекватных форм мышления и целесообразных способов поведения и действия, основанных на опыте и знаниях субъекта и имеющих тенденцию к опережению событий [6]. ИИ — это синоним мышления, но в отличие от него определяющий качество этого процесса. Критериями качества считают эффективность, способность находить нестандартные решения, простоту в отношении когнитивной нагрузки. Моделирование различных взаимодействующих агентов становится основным предметом искусственного интеллекта [7].

Содержание.
Предисловие.
Введение.
1. Гомеостатические, синергетические и эволюционные модели принятия решений.
1.1. Анализ установления порядка и хаоса в моделях искусственных систем.
1.2. Использование элементов и основных принципов гомеостатики в искусственных системах.
1.3. Эволюционные методы и генетические алгоритмы в искусственных системах.
1.4. Модели и архитектуры эволюции.
1.5. Заключение.
2. Нестандартные архитектуры генетического поиска.
2.1. Постановка оптимизационных задач принятия решений.
2.2. Перспективные технологии генетического поиска для решения оптимизационных задач.
3. Оптимизационные задачи принятия решений на графах.
3.1. Анализ генетических алгоритмов разбиения графов на основе моделей искусственных систем.
3.2. Генетические подходы для размещения вершин графов.
3.3. Построение интегрированного алгоритма размещения фрагментов БИС.
3.4. Решения задач о коммивояжере методами моделирования эволюций.
3.5. Жадные эвристики для решения задач раскраски, изоморфизма, построения клик и независимых множеств графов.
3.6. Выделение независимых и доминирующих подмножеств в графе на основе эволюционных процедур.
3.7. Разработка комбинированного генетического алгоритма построения дерева Штейнера.
3.8. Решение задачи упаковки блоков при помощи алгоритма генетического поиска с миграцией.
3.9. Квантовый алгоритм решения оптимизационных задач.
3.10. Бионический алгоритм определения максимальных паросочетаний в двудольном графе.
3.11. Генетический алгоритм планаризации графов.
3.12. Нечеткие генетические алгоритмы решения задач оптимизации и проектирования.
Заключение.
Список литературы.
Аббревиатуры.

Купить .



Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #компьютеры :: #Гладков :: #Курейчик :: #Сороколетов