Swarm intelligence algorithms adaptation for various search spaces

U današnje vrijeme postoji mnogo algoritama inteligencije rojeva koji se uspiješno koriste za rešavanje raznih teških problema optimizacije. Zajednicki elementi svih ovih algoritama su operator za lokalnu pretragu (eksploataciju) oko prona enih obecavajucih rješenja i operator globalne pretrage (eksploracije) koji pomaže u bijegu iz lokalnih optimuma. Algoritmi inteligencije rojeva obicno se inicijalno testiraju na neogranicenim, ogranicenim ili visoko-dimenzionalnim skupovima standardnih test funkcija. Nadalje, mogu se poboljšati, prilagoditi, izmijeniti, hibridizirati, kombinirati s lokalnom pretragom. Konacna svrha je korištenje takve metaheuristike za optimizaciju problema iz stvarnog svijeta. Domeni rješenja odnosno prostori pretrage prakticnih teških problema optimizacije mogu biti razliciti. Rješenja mogu biti vektori iz skupa realnih brojeva, cijelih brojeva ali mogu biti i kompleksnije strukture. Algoritmi inteligencije rojeva moraju se prilagoditi za razlicite prostore pretrage što može biti jednostavno podešavanje parametera algoritma ili prilagodba za cjelobrojna rješenja jednostavnim zaokruživanjem dobivenih realnih rješenja ali za pojedine prostore pretrage potrebnao je skoro kompletno prepravljanja algoritma ukljucujuci i operatore ekploatacije i ekploracije zadržavajuci samo proces vo enja odnosno inteligenciju roja. U disertaciji je predstavljeno nekoliko algoritama inteligencije rojeva i njihova prilagodba za razlicite prostore pretrage i primjena na prakticne probleme. Ova disertacija ima za cilj analizirati i prilagoditi, u zavisnosti od funkcije cilja i prostora rješenja, algoritme inteligencije rojeva. Predmet disertacije ukljucuje sveobuhvatan pregled postojecih implementacija algoritama inteligencije rojeva. Disertacija tako er obuhvaca komparativnu analizu, prikaz slabosti i snaga jednih algoritama u odnosu na druge zajedno s istraživanjem prilagodbi algoritama inteligencije rojeva za razlicite prostore pretrage i njihova primjena na prakticne problem. Razmatrani su problemi sa realnim rješenjima kao što su optimizacija stroja potpornih vektora, grupiranje podataka, sa cijelobrojnim rješenjima kao što je slucaj problema segmentacije digitalnih slika i za probleme gdje su rješenja posebne strukture kao što su problemi planiranja putanje robota i triangulacije minimalne težine. Modificirani i prilago eni algoritmi inteligencije rojeva za razlicite prostore pretrage i primjenih na prakticne probleme testirani su na standardnim skupovima test podataka i uspore eni s drugim suvremenim metodama za rješavanje promatranih problema iz literature. Pokazane su uspješne prilagodbe algoritama inteligencije rojeva za razne prostore pretrage. Ovako prilago eni algoritmi su u svim slucajevima postigli bolje rezultate u usporedbi sa metodama iz literature, što dovodi do zakljucka da je moguce prilagoditi algoritme inteligencije rojeva za razne prostore pretrage ukljucujuci i kompleksne strukture i postici bolje rezultate u usporedbi sa metodama iz literature