• Nie Znaleziono Wyników

Index of /rozprawy2/11221

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Index of /rozprawy2/11221"

Copied!
2
0
0

Pełen tekst

(1)

Memetyczne obliczenia agentowe w problemach optymalizacji

ciągłej

Klasyczne stwierdzenie no-free-lunch stanowi jedną z głównych motywacji do rozwoju nowych metaheurystyk. Przez lata wyraźną popularność w dziedzinie obliczeń metaheurystycznych zdobyły metody populacyjne, a w szczególności algorytmy ewolucyjne. Znaczący skok jakościowy w dziedzinie obliczeń ewolucyjnych przyniosło wprowadzenie koncepcji agentowości. Okazało się, że systemy agentowe są w stanie osiągać lepsze rozwiązania niż techniki klasyczne, potrzebując przy tym mniej nakładu obliczeniowego. Dalsze usprawnienia zostały zapewnione przez metody hybrydowe, takie jak algorytmy memetyczne. Metaheurystyki populacyjne stanowią efektywne, lecz mało wydajne narzędzia. W szczególności w tę kategorię wpisują się algorytmy memetyczne, z racji ogromnej liczby ewaluacji osobników. Dlatego też, niezbędne jest opracowywanie metod zwiększających wydajność metaheurystyk. Niniejsza rozprawa prezentuje technikę buforowania funkcji oceny przystosowania, która umożliwia zmniejszenie złożoności obliczeń memetycznych i pozwala na uzyskanie lepszych wyników w krótszym czasie, niż w przypadku relewantnych metod ewolucyjnych i agentowych. W pracy przeprowadzono eksperymentalną weryfikację przy wykorzystaniu trudnych, wielowymiarowych (5000 wymiarów) funkcji ciągłych. Ponadto, przedyskutowano możliwości przyśpieszenia obliczeń poprzez delegację ich najkosztowniejszych części do urządzeń GPU i FPGA.

(2)

Agent-based memetic computing in continuous optimization

The classic no-free-lunch theorem poses the primary motivation for developing novel metaheuristics. Throughout the years, population-based metaheuristics and, in particular, evolutionary algorithms, have gained an increased popularity in the field of metaheuristic computing. A qualitative leap in terms of evolutionary computing was achieved by introducing the notion of agency. Agent-based systems turned out to be able to attain better solutions than classic techniques, requiring less computational effort. Further enhancements have been provided by hybrid methods such as memetic algorithms. Nevertheless, efficiency turns out to be the main issue when population-based metaheuristies are applied. This becomes even-more challenging in the case of memetic algorithms. Therefore, new methods for improving metaheuristic efficiency are indispensable. The following dissertation proposes a technique of fitness evaluation buffering that makes it possible to decrease the complexity of memetic computing, and thereby to obtain better results in a shorter amount of time (when compared to classic evolutionary and agent-based metaheuristics). Experimental verification has been performed with the use of hard high-dimensional (5000) continuous benchmarks. Moreover, the possibilities of speeding up computations by delegating their most-expensive parts to the GPU and FPGA devices are touched upon.

Cytaty

Powiązane dokumenty

Throughout the research I have been seeking for perceptions about the role of each specific player within a project (sponsor, creditor, project manager, project

Celem pracy jest ocena wartoÊci Tei index dla lewej (Tei LV) oraz prawej (Tei RV) komory u p∏odów mi´dzy 11,0 a 13,6 tygodniem cià˝y.. Materia∏

accredited on the territory of the Republic of Poland, a diplomatic mission or consular office of the country in which education the school operates, or accredited

Neofilolog” - a Journal published by the Polish Association of Modern Languages (Polskie Towarzystwo Neofilologiczne)1. The first stage of evaluation: the decision to accept

Neofilolog” - a Journal published by the Polish Association of Modern Languages (Polskie Towarzystwo Neofilologiczne)1. The first stage of evaluation: the decision to accept

Z punktu widzenia leczenia cho- rych na raka ten ca³y wywód ma za zadanie wskazaæ, ¿e mo¿liwoœci przed³u¿enia ¿ycia chorych na raka mo¿na poszukiwaæ nie tylko dosko-

1 Comparison of ROC curves gathered for Melanoma malignant class using six learning algorithms by investigation of original dataset (top chart) and selected core features with

The paper proposes the introduction of a new set of multidimensional coordinate spaces that should clearly and logically propose the effective visualization of complex and