Integration and Processing of Problem-Oriented Knowledge Based on Evolutionary Procedures

Hybrid Bioinspired Algorithm for Ontologies Mapping in the Tasks of Extraction and Knowledge Management

“…Популяционное децентрализованное поведение бактерий стало основой канонического бактериального алгоритма поисковой оптимизации (Bacterial Foraging Optimization, BFO), предложенного Пассино (Passino) в 2002 году [11,[15][16][17]. В представленной работе модификация данного метода коснулась структуры используемой области поиска, разделенной на две части с изменяемыми статусами в соответствии с онтографами двух отображаемых онтологий, а также привела к реализации нового гибридного асимметричного механизма перемещений популяции агентов, основанного на чередовании локальных последовательных передвижений агентов-бактерий с глобальными перемещениями агентов-кукушек.…”

“…В представленной работе модификация данного метода коснулась структуры используемой области поиска, разделенной на две части с изменяемыми статусами в соответствии с онтографами двух отображаемых онтологий, а также привела к реализации нового гибридного асимметричного механизма перемещений популяции агентов, основанного на чередовании локальных последовательных передвижений агентов-бактерий с глобальными перемещениями агентов-кукушек. Алгоритм поиска кукушки (Cuckoo Search, CS) был разработан Янгом (Yang) и Дебом (Deb) в 2009 году [12,[15][16][17]. Основное достоинство алгоритма -незначительное количество свободных параметров, что делает метод более универсальным и эффективным по сравнению с другими роевыми методами оптимизации.…”

Bioinspired Simulation Method for Scheduling of Parallel Flows Applications in Grid-Systems

“…При исследовании большого пространства поиска, по мнению авторов, подобные (рис. 2) случайные блуждания (2) являются наиболее эффективными по сравнению с другими более упорядоченными передвижениями агентов, как например, в методе бактериальной оптимизации [12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24].…”