Введение
1 Алгоритмы стайного типа: реализация и исследование эффективности .11
1.1. Метод роя частиц (Particle Swarm Optimization, PSO) 12
1.2. Алгоритм поиска стаей волков (Wolf Pack Search, WPS) .15
1.3. Алгоритм светлячков (Firefly Algorithm, FFA) 18
1.4. Алгоритм поиска кукушек (Cuckoo Search Algorithm, CSA) 20
1.5. Алгоритм летучих мышей (Bat Algorithm, BA) .23
1.6. Исследование эффективности алгоритмов стайного типа .26
Выводы 40
2 Коллективный метод оптимизации на основе бионических алгоритмов .41
2.1. Коллективный метод оптимизации с вещественными переменными 41
2.2. Коллективный метод условной оптимизации 50
2.3. Коллективный метод оптимизации с бинарными переменными 60
2.4. Решение практических задач коллективными методами оптимизации .67
Выводы .72
3 Алгоритмическое обеспечение автоматизации проектирования информационных технологий интеллектуального анализа данных 74
3.1. Нейросетевые классификаторы, генерируемые коллективными алгоритмами 77
3.2. Генерирование машин опорных векторов бионическими алгоритмами .82
3.3. Коллективы машин опорных векторов, сгенерированные бионическими алгоритмами .87
Выводы 92
4 Практическое применение информационных технологий интеллектуального анализа данных, автоматически генерируемых коллективными алгоритмами оптимизации .93
4.1. Решение задач распознавания машинами опорных векторов 93
4.2. Решение задач банковского скоринга и медицинской диагностики .97
4.3. Решение задач категоризации текста 104
4.4. Прогнозирование процесса деградации солнечных батарей космического аппарата (БС КА) .115
4.5. Прогнозирование успешности учебной деятельности студентов 118
Выводы .122
Заключение 124
Список использованных источников 125
Публикации по теме работы .141
