Luận Án Tiến Sĩ Phương Pháp Tối Ưu Đàn Kiến Và Ứng Dụng

Phương Pháp Tối Ưu Đàn Kiến Và Ứng Dụng​

Trong thực tế và khi xây dựng các hệ thông tin, ta thường gặp các bài toán tối ưu tổ hợp (TƯTH), trong đó phải tìm các giá trị cho các biến rời rạc để làm cực trị hàm mục tiêu nào đó (xem [31,60]). Đa số các bài toán này thuộc lớp NP-khó. Trừ các bài toán cỡ nhỏ có thể tìm lời giải bằng cách tìm kiếm vét cạn, còn lại thì thường không thể tìm được lời giải tối ưu. Trong mỗi lần lặp của các thuật toán, một đàn kiến nhân tạo sẽ xây dựng lời giải theo thủ tục phát triển tuần tự trên đồ thị cấu trúc, sau đó so sánh lời giải tìm được để cập nhật vết mùi như là thông tin học tăng cường dùng cho các vòng lặp sau. Nhờ đó mà lời giải được cải tiến dần. Các thuật toán này được áp dụng rộng rãi để giải nhiều bài toán khó và hiệu quả nổi trội của chúng so với các phương pháp mô phỏng tự nhiên khác đã được chứng tỏ bằng thực nghiệm.

• Luận án tiến sĩ Công nghệ thông tin
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Hoàng Xuân Huấn
• Tác giả: Đỗ Đức Đông
• Số trang: 132
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Quốc gia Hà Nội 2012

Link Download
http://dlib.vnu.edu.vn/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?lang=vie&sp=1024531&sp=T&sp=3&suite=def
http://sachviet.edu.vn/threads/dvd-ebook-luan-van-cntt-chuyen-nganh-khoa-hoc-may-tinh.59165/
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1