Wpływ parametrów algorytmu mrówkowego na efektywność połączeń w sieciach

The article defines Ant Colony Optimization algorithm (ACO), its place among the fields of artificial intelligenceand an example of its implementation was presented. The crucial parameters of the algorithm were also characterized andtests of ant behavior in sample graphs were carried out. In particular, the influence of each parameter on the methoddetermining the shortest paths in graphs of various sizes was discussed. Simulation tests were presented for four sets ofACO parameters.W artykule zdefiniowano algorytm mrówkowy ACO, jego miejsce wśród dziedzin sztucznej inteligencji oraz przedstawiono jego przykładowy przebieg. Scharakteryzowano także parametry algorytmu mrówkowego i przeprowadzono testy zachowania mrówek w przykładowych grafach. W szczególności omówiono wpływ każdego parametru na sposób wyznaczania najkrótszych ścieżek w grafach o różnych rozmiarach. Badania symulacyjne przedstawiono dla czterech zestawów parametrów ACO

An improvement of the ant algorithm for the maximum clique problem

The maximum clique problem is a very well-known NP-complete problem and for such a problem, meta-heuristic algorithms have been developed which ant algorithms belongs to. There are many algorithms including ant algorithms that have been elaborated for this problem. In this paper, a new dynamic function of selecting with a new improvement procedure in order to get a larger size of clique for the ant algorithm is presented and this search for the maximum clique in graph is compared to the bestn ant algorithms that are already known

Fuzzy modeling with the particle swarm optimization algorithm

The main goal of this paper is a description of clustering algorithm based on the particle swarm optimization algorithm, inspired on social behavior of animals and its application in fuzzy modeling. In the paper the idea of the heuristic swarm-based algorithm was presented, including a few modifications. Moreover, the results of the experimental evaluation were shown, both a selected optimization technique and its synthesi with a fuzzy modeling method referring to the k-means algorithm and the fuzzy control process

Nowe ujęcie wybranych zagadnień optymalizacji

In solving complex optimization tasks evolutionary algorithms have a leading position. Unusual look at the optimization algorithms presented in the thesis, led to the creation of the new algorithm and work on its development to put its metaphors in a group of artificial life. The resulting algorithms are still the effective optimization algorithms and the proposed approach introduces new properties in their operation. The study presents a new algorithm of observation - as the base algorithm and its metaphors placed in a group of immune algorithm and particle swarm optimization algorithms. Research on the mechanics of these algorithms demonstrated new properties, i.e.: behavior resembling observation, and co-evolution mechanism determines the behavior of independence on influences of the environment. Implementation of the assumptions imposed the need to develop effective mechanism of mutation for immune algorithm. The functions of behavior scenarios were defined for the particle swarm optimization algorithm. A group of immune systems is proposed which is an equivalent to the multi-population system and methods of information exchange between systems in the group are defined. The thesis presents a theoretical background of algorithms’ operation and a simulation study. To check the efficiency of the algorithms the typical test environment for stationary and non-stationary problems were applied. In the study, fractal and multifractal analysis was used and its usefulness was demonstrated in research on behavior of algorithms. Optimization of diagnostic structure of digital circuit is an issue of multimodal optimization and is a particular kind of challenge. A comprehensive approach to test multi-module circuit may lead to new solutions, also in terms of a single module testing. Such concepts are included in this study, basing on an untypical approach to testing multi-module circuit, the conclusion has a strong theoretical base. The original achievements in this dissertation are as follows: a proposal of BIST architecture based on the so-called linear modification, the introduction of the diagnostic structure description, and determination of the theoretical basis of this concept, confirmation of the formulated theoretical basement and simultaneously the verification of the diagnostic efficiency of the proposed solutions by means of simulation methods basing on modeling with using ISCAS’89 benchmark, the demonstration of permanent features of modules during testing, the presentation of a formal description of any diagnostic structure with a description of the optimization framework and the concept of simulation tools used in the current research. Simultaneously, the study shows the original use of a genetic algorithm to give a high efficiency optimization. This part of the study presents a complete system of description of any diagnostic structure with the optimization method. The solutions presented in the dissertation open the way for the further research. This dissertation is composed of two parts, despite of the common basis in a form of evolutionary algorithms, they are present different and closed thematically issues. Keywords: optimization, multi-criteria optimization, multimodal optimization, evolutionary algorithms, genetic algorithms, immune algorithms, particle swarm optimization algorithms, a group of immune system, the algorithm of observation, exchange of genetic material, fractal analysis, multifractal analysis, beset game algorithm, immune algorithm with auto-aggression, stationary problems, non-stationary problems, BIST structure, BIST structure optimization, BIST structure description, multi-modular circuit BIST

Wielokryterialne, mrowiskowe algorytmy optymalizacji w nawigacji samochodowej

Rozwiązywanie złożonych problemów optymalizacji dyskretnej znajduje zastosowania praktyczne w wielu dziedzinach aktywności człowieka. Przykładem możne być wyszukiwanie optymalnej drogi między dwoma punktami na mapie drogowej w nawigacji samochodowej z zastosowaniem wielu kryteriów oceny. Problem jest znany w literaturze jako bardziej ogólny, wielokryterialny problem najkrótszej drogi w grafie (ang. multi-objective shortest path problem – MOSP). Na początku rozprawy zostały omówione różne, klasyczne podejścia do rozwiązywania problemów optymalizacji wielokryterialnej, ze szczególnym uwzględnieniem podejścia zaproponowanego przez włoskiego ekonomistę Vilfredo Pareto. W metodzie tej zakłada się, że w procesie optymalizacji wielokryterialnej bardzo rzadko możliwe jest wyznaczenie jednego rozwiązania, które jest optymalne z punktu widzenia każdego kryterium oceny równocześnie. W związku z tym wynikiem optymalizacji wielokryterialnej metoda Pareto jest najczęściej zbiór rozwiązań niezdominowanych. Każde rozwiązanie, które należy do tego zbioru charakteryzuje się tym, że nie da się już polepszyć żadnego z kryterium oceny bez pogorszenia pozostałych. W rozprawie zdefiniowano wielokryterialny problem wyszukiwania najkrótszej drogi w grafie oraz dokonano przeglądu różnych metod rozwiązywania tego problemu. Charakteryzują się one dużą złożonością obliczeniową, co zachęca do stosowania algorytmów wyznaczających rozwiązania przybliżone. Są wśród nich algorytmy optymalizacji mrowiskowej, które są skuteczną metodą rozwiązywania złożonych problemów optymalizacji dyskretnej. Optymalizacja mrowiskowa (ang. ant colony optimization – ACO) jest paradygmatem związanym z tworzeniem algorytmów heurystycznych dla rozwiązywania problemów optymalizacji dyskretnej, które należą do licznego grona algorytmów inspirowanych przez naturę. Jest on oparty na kolonii sztucznych mrówek, które współpracują i komunikują się za pośrednictwem sztucznych śladów feromonowych. Pierwszym algorytmem w tej klasie był system mrówkowy, który wywodzi się z badań w dziedzinie systemów naśladujących rzeczywiste zachowania mrówek i został zaproponowany w 1991 r. przez M. Dorigo, V. Maniezzo i A. Colorniego jako algorytm rozwiązujący problem komiwojażera. Mrówki podróżują w przestrzeni rozwiązań, która zwykle ma strukturę grafową. Następny punkt swojej drogi mrówki wybierają z prawdopodobieństwem zależącym od dwóch rodzajów informacji związanych z krawędzią: statycznej informacji heurystycznej, np. odległości między węzłami oraz śladu feromonowego, który zmienia się w trakcie obliczeń i jest środkiem „porozumiewania się” mrówek. Algorytmy mrowiskowe stały się podstawą zaproponowanych w rozprawie oryginalnych wielokryterialnych algorytmów optymalizacji w nawigacji samochodowej. Na podstawie algorytmu AVN, znanego z literatury, zaprezentowano nowe, udoskonalone algorytmy NAVN i MultiNAVN będące głównymi efektami prac nad niniejszą rozprawa. Zaproponowano dwie wersje algorytmu MultiNAVN: z kryterium zastępczym (MultiNAVNZ) oraz losowym wyborem kryterium (MultiNAVN-L), które zostały poddane eksperymentom na danych rzeczywistych. Wykorzystano cztery kryteria oceny rozwiązań: długość drogi, szerokość drogi, liczba skrzyżowań oraz bezpieczeństwo. Dane dotyczące trzech pierwszych kryteriów pozyskano z bazy danych systemu OpenStreetMap, a jako kryterium bezpieczeństwa wykorzystano informacje o wypadkach i kolizjach z systemu Policji o nazwie SEWiK. Oba algorytmy wyznaczają przybliżone zbiory rozwiązań niezdominowanych, których jakość może być mierzona odległością tych zbiorów (np. metryka Hausdorffa) od pełnych zbiorów rozwiązań wyznaczonych algorytmem deterministycznym. Za pomocą wielu eksperymentów wykazano, że zaproponowane algorytmy z powodzeniem wyznaczają drogi dla rzeczywistych map drogowych, przy czym wyniki są porównywalne, a nierzadko lepsze od rezultatów uzyskiwanych za pomocą innych algorytmów

Algorytmy metaheurystyczne w kryptoanalizie szyfrów strumieniowych

Metaheuristic algorithms are general algorithms allowing to solve various types of computational problems, usually optimization ones. In the dissertation, new versions of selected metaheuristic algorithms were developed: Tabu Search and Ant Colony Optimization algorithms. They have been adapted to solve the problem of cryptanalysis of stream ciphers, which are an important element of data protection processed and stored in information systems. Attempts to hide information from unauthorized persons have a long history. As early as the 5th century BC there was a simple Atbash substitution cipher among the Hebrew scholars. Although a lot has changed since then, and the art of encrypting information has undergone a significant transformation, the issue of confidentiality of communication is still important. Encryption is used wherever protection of transmitted or stored data, especially in information systems, is of key importance. Encryption is used when talking on the phone or logging in via the Internet to a bank account. It is also of great importance in the military. Encryption is an issue with a long history, still important and topical. The proposed Tabu Search and Ant Colony Optimization algorithms adapted to cryptanalysis were tested using three stream ciphers: RC4, VMPC and RC4+. This enabled the development of an attack independent of the design of the cipher itself, assuming that the internal state of the cipher can be represented as a permutation of numbers from a given range. For all proposed metaheuristic algorithms, four types of fitness functions have been tested, three of which are original ones. The original fitness functions enabled achieving better results for all three analysed metaheuristic algorithms compared to a function known from the literature. Each of the proposed algorithms were tested in terms of the impact of parameters values on the results they achieved. Also the results achieved by all three metaheuristic algorithms were compared to one another. The results obtained during cryptanalysis of smaller and full versions of the analysed ciphers with the use of Tabu Search were compared with the results obtained by other metaheuristic algorithms, showing that Tabu Search leads to better results than other metaheuristics. The results obtained using the Tabu Search algorithm were also compared to attacks known from the literature on selected stream ciphers. The results of the experiments indicate that for the VMPC and RC4+ ciphers, the proposed cryptanalysis algorithm using Tabu Search may be better than the cryptanalysis algorithms known so far. The results achieved by other metaheuristic algorithms considered were not as good as for Tabu Search, although it cannot be ruled out that further enhancement of these algorithms could improve the results

Algorytmy stadne w optymalizacji problemów przydziału przy kwadratowym wskaźniku jakości (QAP)

Tyt. z nagłówka.Bibliogr. s. 166.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE:W artykule przedstawiono rozwiązanie kwadratowego problemu przydziału, który należy do AP-trudnych problemów optymalizacji dyskretnej, za pomocą algorytmów stadnych. Zastosowano trzy algorytmy: algorytmy mrówkowe, algorytmy optymalizacji rojem cząstek i algorytmy pszczele. Przedstawiono wyniki badań dla wybranych instancji testowych z biblioteki QAPLIB. SŁOWA KLUCZOWE: kwadratowe zagadnienie przydziału, algorytmy mrówkowe, algorytmy pso, algorytmy pszczele. ABSTRACT: This paper presents three swarm algorithms: ant algorithms, particle swarm optimization and bee algorithms, used for solution of quadratic assignment problem, which is a NP-hard optimization problem. The results of experiments performed for selected test problems of quadratic assignment problems from QAPLIB library have been also presented. KEYWORDS: bee algorithms, ant algorithms, particle swarm optimization, quadratic assignment problem

Ilościowe algorytmy mrówkowe stosowane do diagnostyki systemów elektronicznych

Main problems of using ant algorithms in diagnosis are presented in this article. A knowledge representation and a searching solution mechanism with help of ant algorithms were elaborated. The usefulness of an ant-quantitative algorithm in faults localizations is presented on TV set

The shortest route search with ant algorithms

Praca poświęcona jest problemowi znajdowania najkrótszej drogi w grafie poszukiwań. Zastosowano do tego celu algorytmy mrówkowe. Zbudowano model optymalizacyjny. Wybrano 8 różnych algorytmów mrówkowych. Przedstawiono i omówiono uzyskane wyniki optymalizacji długości drogi.The presented research results indicate the usefulness of ant algorithms in the optimization of the road length. Admittedly, ant algorithms do not guarantee an optimal solution, but they provide a suboptimal (rational) solution. In a situation where we have limited time to solve the optimization problem, the guarantee of terminating the algorithm and obtaining a rational, acceptable solution is an attractive alternative for conducting long-term calculations and finding a little better solution

The Shortest Route Search with Ant Algorithms

Praca poświęcona jest problemowi znajdowania najkrótszej drogi w grafie poszukiwań. Zastosowano do tego celu algorytmy mrówkowe. Zbudowano model optymalizacyjny. Wybrano 8 różnych algorytmów mrówkowych. Przedstawiono i omówiono uzyskane wyniki optymalizacji długości drogi.The presented research results indicate the usefulness of ant algorithms in the optimization of the road length. Admittedly, ant algorithms do not guarantee an optimal solution, but they provide a suboptimal (rational) solution. In a situation where we have limited time to solve the optimization problem, the guarantee of terminating the algorithm and obtaining a rational, acceptable solution is an attractive alternative for conducting long-term calculations and finding a little better solution