Group Search Optimizer for the Mobile Location Management Problem

We propose a diversity-guided group search optimizer-based approach for solving the location management problem in mobile computing. The location management problem, which is to find the optimal network configurations of management under the mobile computing environment, is considered here as an optimization problem. The proposed diversity-guided group search optimizer algorithm is realized with the aid of diversity operator, which helps alleviate the premature convergence problem of group search optimizer algorithm, a successful optimization algorithm inspired by the animal behavior. To address the location management problem, diversity-guided group search optimizer algorithm is exploited to optimize network configurations of management by minimizing the sum of location update cost and location paging cost. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed approach

An Intelligent Grey Wolf Optimizer Algorithm for Distributed Compressed Sensing

Distributed Compressed Sensing (DCS) is an important research area of compressed sensing (CS). This paper aims at solving the Distributed Compressed Sensing (DCS) problem based on mixed support model. In solving this problem, the previous proposed greedy pursuit algorithms easily fall into suboptimal solutions. In this paper, an intelligent grey wolf optimizer (GWO) algorithm called DCS-GWO is proposed by combining GWO and q-thresholding algorithm. In DCS-GWO, the grey wolves’ positions are initialized by using the q-thresholding algorithm and updated by using the idea of GWO. Inheriting the global search ability of GWO, DCS-GWO is efficient in finding global optimum solution. The simulation results illustrate that DCS-GWO has better recovery performance than previous greedy pursuit algorithms at the expense of computational complexity

Сегментація користувачів веб-каталогів товарів та послуг

Магістерська дисертація: 95 с.,21 рис., 34 табл., 5 додатки, 49 джерел. Актуальність: У наш час використання мережі Інтернет для продажу товарів та/чи послуг користується значним попитом. Особливо це помітно під час карантинних обмежень, коли люди все частіше користуються веб-каталогами для замовлення товарів та/чи послуг. Наявність веб-каталогу підвищує ефективність функціонування будь-якого бізнесу. Проте мати просто сторінку з переліком товарів та послуг не завжди достатньо. Для користувача веб-каталогу важливо мати можливість швидко знаходити необхідні йому товари та/чи послуги. Цю потребу можна задовільнити провівши сегментацію користувачів веб-каталогу та на основі отриманих результатів формувати рекомендації. Тому зростає популярність вирішення задачі виділення сегментів користувачів веб-каталогів. Цю задачу можна вирішити використовуючи алгоритми кластеризації. Важливими факторами, які впливають на вибір алгоритму для сегментації є якість кластеризація та час роботи алгоритму. Отже дослідження методів кластеризації користувачів веб-каталогів товарів та послуг є досить актуальним. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі АСОІУ Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (Державний реєстраційний номер 0117U000919). Мета дослідження – підвищення якості кластеризації та зменшення часу роботи алгоритму кластеризації, що використовується для сегментації користувачів веб-каталогів товарів та послуг. Для досягнення цієї мети необхідно виконати наступні завдання: аналіз існуючих методів кластеризації та оцінок якості кластерних структур (порівняння методів, виявлення переваг та недоліків існуючих алгоритмів); розробка гібридного алгоритму кластеризації (в якому були б усунені поширені недоліки відомих алгоритмів); програмна реалізація алгоритмів; експеримантальні дослідження алгоритмів. Об’єкт дослідження – процес сегментації користувачів веб-каталогів товарів та послуг. Предмет дослідження – алгоритми кластеризації та оцінки якості кластеризації. Наукова новизна одержаних результатів полягає в розробці нового гібридного EM-алгоритму в поєднанні з алгоритмом штучної флори, який дозволяє усунути недоліки класичного EM-алгоритму. Публікації. Матеріали роботи опубліковані у збірнику наукових статей Сьомої міжнародної науково-практичної конференції «Комп'ютерне моделювання в хімії та технологіях і системах сталого розвитку» та на VІ Всеукраїнський науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління»(ІСТУ-2021).Master's thesis: 95 p., 21 figures, 34 tables, 5 applications, 49 sources. Relevance: Nowadays, the use of the Internet to sell goods and /or services is in great demand. This is especially noticeable during quarantine restrictions, when people increasingly use web directories to order goods and/or services. Having a web-catalog increases the efficiency of any business. However, just having a page listing goods and/or services is not always enough. It is important for the user of the web-catalog to be able to quickly find the goods and/or services he needs. This need can be met by segmenting web-catalog users and making recommendations based on the results. Therefore, the popularity of solving the problem of selecting segments of users of web directories is growing. This problem can be solved by using clustering algorithms. Important factors influencing the choice of algorithm for segmentation are the quality of clustering and the running time of the algorithm. Therefore, the study of clustering methods for users of web-catalogs of goods and services is relevant. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. The work was performed at the Department of Computer-Aided Management And Data Processing Systems of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» within the topic «Effective methods for solving job-shop scheduling problems» (state registration number 0117U000919). The purpose of the study - is to increase the efficiency of promotion of goods and services through user segmentation and improving the mechanism of proposal formation. To achieve this purpose, it is need to complete these tasks: analysis of existing clustering methods and quality assessments of cluster structures (comparison of methods, identification of advantages and disadvantages of existing algorithms); development of a hybrid clustering algorithm (which would eliminate common shortcomings of known algorithms); software implementation of algorithms; experimental studies of algorithms. The object of study is processes of segmentation of good and services web-catalogs users. The subject of study is algorithms of clusterization and quality estimates of clustering. The scientific novelty of the results obtained is to develop a new gybrid EM-algorithm of the applied artificial flora optimization algorithm, which allows you to eliminate disadvantages of the classic EM-algorithm. Publications. Materials of the work were published in a collection of articles on the seventh International Scientific and Practical Conference: «Computer modeling in chemistry and technologies and systems of sustainable development» and at the VІ All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Information Systems and Technologies of Management" (ISTM-2021)

Swarm Robotics

Collectively working robot teams can solve a problem more efficiently than a single robot, while also providing robustness and flexibility to the group. Swarm robotics model is a key component of a cooperative algorithm that controls the behaviors and interactions of all individuals. The robots in the swarm should have some basic functions, such as sensing, communicating, and monitoring, and satisfy the following properties