Рандомизированная модификация метода оптимизации на основе кошачьих стай

Abstract

В данной статье рассматривается задача оптимизации на основе кошачьих стай путем введения в процессы поиска и погони элементов случайного поиска в рандомизированной модификации базовой процедуры, которая позволяет повысить скорость и точность определения направления движения в режиме поиска и улучшить глобальные свойства процедуры в режиме погони. Предложенный метод оптимизации являясь представителем эволюционных алгоритмов предназначен для использования гибридных системах вычислительного интеллекта и, прежде всего в задачах обучения искусственных нейронных сетях, нейро-фаззи систем, а так же в задачах кластеризации и классификации.