Алаева Д.Р.

Email: Alaeva640@scientifictext.ru

Алаева Дарья Романовна — студент, кафедра информационных технологий, строительный факультет, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, г. Санкт-Петербург

Аннотация: еще с древних времен люди были заинтересованы «роевым поведением» - каким образом так слаженно работают огромные колонии муравьев, как большие стаи птиц упорядоченно передвигаются по небесному пространству, не сбиваясь на протяжении нескольких тысяч километров? Каким образом пчёлы так точно определяют и добывают в необходимом количестве питание для всей их колонии? Все эти коллективные поведения живых существ можно описать одним словом – рой. С развитием человечества и электронно-вычислительной техники инженеры стали моделировать «роевой интеллект» при помощи компьютеров. К сожалению не все их попытки увенчались успехом, но они заложили основные фундаментальные правила. Сам термин «роевой интеллект» был введён учёными Херардо Бени и Ван Цзином в 1989 году.

Существует множество методов, основанных на роевом интеллекте. Алгоритм пчелиного роя является одним из самых распространенных.

Ключевые слова: роевой интеллект, пчелиный алгоритм, метод пчелиного роя.

BEE SWARM METHOD FOR SOLVING THE PROBLEMS OF FINDING THE EXTREMUM OF THE FUNCTION

Alaeva D.R.

Alaeva Daria Romanovna – Student, DEPARTMENT OF INFORMATION TECHNOLOGIES, CONSTRUCTION FACULTY, SAINT PETERSBURG STATE UNIVERSITY OF ARCHITECTURE AND CIVIL ENGINEERING, SAINT PETERSBURG

Abstract: since ancient times, people have been interested in "swarm behavior" - how do huge colony of ants work so smoothly, how large flocks of birds move orderly in the heavenly space without getting lost for several thousand kilometers? How do bees so accurately determine and extract in the required amount of food for their entire colony? All these collective behaviors of living beings can be described in one word - swarm. With the development of mankind and electronic computers, engineers began to model "swarm intelligence" with the help of computers. Unfortunately, not all of their attempts were successful, but they laid down the basic fundamental rules. The term "swarm intelligence" was introduced by scientists Gerardo Beni and Wang Jing in 1989. There are many methods based on swarm intelligence. The algorithm of the bee swarm is one of the most common.

Keywords: swarm intelligence, bee algorithm, bee swarm method.

Список литературы / References

1. Водолазский И.А. Роевой интеллект и его наиболее распространённые методы реализации // Молодой ученый. / И.А. Водолазский, А.С. Егоров, А.В. Краснов, 2017. № 4.
2. Габасов Р. Методы оптимизации / Габасов Р. Минск: «Четыре четверти», 2011. 472 с.
3. Гришин Ф.Ф. Электронное научно-техническое издание «Наука и образование» / Ф.Ф. Гришин, А.П. Карпенко. Август, 2010.
4. Зайцев А.А. Обзор эволюционных методов оптимизации на основе роевого интеллекта // Известия ЮФУ. Технические науки / А.А. Зайцев, В.В. Курейчик, А.А. Полупанов.
5. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой / А.П. Карпенко. Москва, 2014. МГТУ им. Н.Э. Баумана.
6. Масимканова Ж.А. Обзор современных методов роевого интеллекта для компьютерного молекулярного дизайна лекарственных препаратов / Проблемы информатики / Г.А Самигулина, Ж.А. Масимканова, 2016.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Электронная версия. Алаева Д.Р. МЕТОД ПЧЕЛИНОГО РОЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА ПОИСК ЭКСТРЕМУМА ФУНКЦИИ // Вестник науки и образования №4 (40), 2018. [Электронный ресурс]. URL: http://scientificjournal.ru/images/PDF/2018/VNO-40/metod-pchelinogo.pdf (Дата обращения: ХХ.ХХ.201Х). Печатная версия. Алаева Д.Р. МЕТОД ПЧЕЛИНОГО РОЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА ПОИСК ЭКСТРЕМУМА ФУНКЦИИ // Вестник науки и образования №4 (40), 2018, C. {см. журнал}.

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях

Tweet