ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДУ МУРАШИНИХ КОЛОНІЙ ПРИ ОПТИМІЗАЦІЇ ПЛАНІВ БАГАТОФАКТОРНИХ ЕКСПЕРИМЕНТІВ
DOI:
https://doi.org/10.17721/2519-481X/2023/81-07Ключові слова:
метод мурашиних колоній, дослідження, багатофакторний експеримент, програмне забезпечення, алгоритм, оптимізація, вимірюванняАнотація
Стаття присвячена вивченню ефективності методу мурашиних колоній у контексті оптимізації планів багатофакторних експериментів. Автори ретельно проаналізували актуальні проблеми, що виникають у процесі оптимізації багатофакторних планів експериментів, проаналізували значну кількість методів оптимізації багатофакторних експериментів та обґрунтували необхідність розробки нових та більш продуктивних підходів для вирішення цих завдань. Основний акцент у статті робиться на методі мурашиних колоній, який вважається потужним та ефективним інструментом для швидкої та результативної оптимізації планів багатофакторних експериментів.
Стаття включає детальний опис алгоритму мурашиної колонії, схему його роботи та реалізацію методу мурашиних колоній у вигляді програми, яка написана мовою програмування С++. Автори наводять конкретні приклади застосування алгоритму в різних сферах, таких, як вихрострумовий перетворювач, дослідження процесу вимірювання щільності струму гальванічних ван та аналіз ділянки верстатобудівного цеху з числовим програмним управлінням.
У статті ретельно розглянуто продуктивність методу мурашиних колоній, зосереджуючись на його ефективності при великій кількості факторів експериментів, особливо при збільшенні кількості чинників та експериментів. Автори проводять аналіз точності результатів та наголошують на важливості ретельного вибору параметрів для досягнення оптимальних результатів досліджень. Завдяки цій статті вчені та практики знайдуть цінний інструмент для оптимізації та покращення результативності багатофакторних експериментів у різних галузях науки та промисловості.
Посилання
1.Adler Yu.P. Planning of an experiment in search of optimal conditions (programmatic introductionto planning an experiment) / Yu.P. Adler, E. V. Markova, Yu. V. Granovsky. - M. : Science, 1971. –283 p
2.Koshovyi M.D., Burleev O.L. and Pampukha A.I. “Analysis of methods of optimal planning of amultifactorial experiment by cost and time indicators”. Collection of scientific works of the Military Institute of Taras Shevchenko Kyiv National University. 2022. №75. pр.94-107.
3.Koshovyi N.D.and Kostenko E.M. “Optimal planning of the experiment in terms of cost and time”:National Aerospace University named after N.E. Zhukovsky "Kharkov Aviation Institute". Kh.: KHAY; Poltava: R.V. Shevchenko, 2013-316 p. ISBN978-966-8798-89-4.
4.Belyaeva A.A.(2020) “Synthesis of cost-optimal experimental plans for the study of technologicalprocesses and systems: dissertation” Kharkiv, 234p.
5.Koshova I.I.(2020) “Methods and means of optimal planning of experiments for the study oftechnological processes, devices and systems:dissertation” Kharkiv, 209p.
6.Koshevoy N. D., Kostenko E. M., Pavlyk A. V., Koshevaya I. I. and Rozhnova T. G. “Research ofmultiple plans in multi-factor experiments with a minimum number of transitions of levels of factors” Radio Electronics, Computer Science, Control. 2019. No. 2, P.53-59. DOI: 10.15588/1607-3274-2019-2-6.
7.Koshevoy N.D., Muratov V.V., Kirichenko A.L.and Borisenko S.A. “Application of the “jumpingfrogs” algorithm for research and optimization of the technological process” Radio Electronics, Computer Science, Control. 2021. No. 1(1). – P. 57 – 65.
8.Karpenko A.P. “Population algorithms of global search optimization. Overview of new and little-known algorithms. Information technologies” 2012. No. 7. P. 1-32.
9.A. Hatamlou, “Black hole: A new heuristic optimization approach for data clustering, Informationsciences” 2013 - vol. 222, pp. 175–184.
10.M. Yazdani and F. Jolai, “Lion optimization algorithm (loa): a nature-inspired metaheuristicalgorithm” Journal of computational design and engineering, 2016 - vol. 3, no. 1, pp. 24–36.
11.Kharary F. “Theory of graphs” Kharary. – M.: Mir, 1973. – 302 p.
12.Koshevoy N. D. “Automation of experimental research: monogr – Kh.: Fakt, 2001. – 112 p.
Завантаження
Опубліковано
Версії
- дата публікації 2024-11-15, версія (2)
- дата публікації 2024-05-09, версія (1)






