Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Socio-cognitive caste-based optimization / Aleksandra URBAŃCZYK, Piotr Kipiński, Mateusz Nabywaniec, Leszek RUTKOWSKI, Siang Yew Chong, Xin Yao, Krzysztof BORYCZKO, Aleksander BYRSKI // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2023 — vol. 72 art. no. 102098, s. 1–15. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-07-04


Autorzy (8)


Słowa kluczowe

global optimizationsociocognitive computingmetaheuristics

Dane bibliometryczne

ID BaDAP147797
Data dodania do BaDAP2023-08-01
Tekst źródłowyURL
DOI10.1016/j.jocs.2023.102098
Rok publikacji2023
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaJournal of Computational Science

Abstract

Metaheuristics are universal optimization algorithms that are used to solve difficult problems, which are unsolvable by classic approaches. In this paper, we aim to construct a novel class of socio-cognitive metaheuristics based on the caste metaphor. We focus on classic evolutionary and agent-based metaheuristics, adding a sociologically inspired structure of the population and cognitively inspired variation operators. In addition to giving the background and details of the proposed algorithms, we apply them to the optimization of a variety of difficult benchmark problems.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
Socio-cognitive flock-based optimization / Aleksandra URBAŃCZYK, Krzysztof Czech, Aleksander BYRSKI // W: Progress in Polish artificial intelligence research 4 [Dokument elektroniczny] / ed. by Adam Wojciechowski, Piotr Lipiński. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Łódź : Łódź University of Technology Press, 2023. — (Monografie Politechniki Łódzkiej ; nr 2437). — e-ISBN: 978-83-66741-92-8. — S. 381–385. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: http://repozytorium.p.lodz.pl/bitstream/handle/11652/4773/Pro... [2023-10-02]. — Bibliogr. s. 385, Abstr.
artykuł
Socio-cognitively inspired ant colony optimization / Aleksander BYRSKI, Ewelina Świderska, Jakub Łasisz, Marek KISIEL-DOROHINICKI, Tom Lenaerts, Dana Samson, Bipin Indurkhya, Ann Nowé // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2017 — vol. 21, s. 397–406. — Bibliogr. s. 404–405, Abstr.