Machine Learning: Differential-Vector Motion Metaheuristics
- Authors:
- Sergei I. Rodzin, Ol'ga N. Rodzina
- Work direction:
- Все направления
- Abstract:
- Метаэвристические алгоритмы, инспирированные природой, являясь одним из направлений в искусственном интеллекте и машинном обучении, в последние десятилетия стали мощным инструментом оптимизации, широко используются при распознавании образов и компьютерном зрении, технической и медицинской диагностике, прогнозировании, биоинформатике, фильтрации спама, анализе фондового рынка, в поисковых системах, в аффективных вычислениях, компьютерных играх. В учебном пособии рассматривается современное состояние, проблемы и области применения метаэвристик. Представлены алгоритмы дифференциально-векторного движения: дифференциальной эволюции, синуса-косинуса, эгоистичного стада животных, летучих мышей, империалистической конкуренции, роя саранчи, гравитационного поиска, светлячковый, бабочки монарха, червей, COVID-19, бактериальный, межнейронного взаимодействия, оптимизации группового обучения.
Пособие адресовано бакалаврам и магистрам направлений «Информатика и вычислительная техника», «Информационные системы и технологии», «Программная инженерия», «Прикладная информатика», а также аспирантам специальности «Искусственный интеллект и машинное обучение».
- Keywords:
Machine Learning: Differential-Vector Motion Metaheuristics