Применение методов коллаборативной фильтрации в задаче предсказания эффективности работы популяционных алгоритмов оптимизации
(Стр. 11-25)
Подробнее об авторах
Ершов Николай Михайлович
кандидат физико-математических наук; старший научный сотрудник факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК)
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Москва, Российская Федерация Никитина Ольга Петровна факультет Вычислительной математики и кибернетики (ВМК)
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ)
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Москва, Российская Федерация Никитина Ольга Петровна факультет Вычислительной математики и кибернетики (ВМК)
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ)
Аннотация:
В настоящей работе предлагается подход к решению проблемы выбора наиболее эффективного алгоритма для решения заданной задачи непрерывной оптимизации, основанный на применении методов коллаборативной фильтрации. Описывается прототип программной системы, построенный на базе семейства наиболее популярных популяционных алгоритмов оптимизации и системы тестовых целевых функций для задач непрерывной оптимизации. Рассматривается реализация нескольких методов предсказания эффективности работы заданного алгоритма. Приводятся результаты вычислительных экспериментов и сравнения рассматриваемых методов.
Образец цитирования:
Ершов Н.М., Никитина О.П., (2021), ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ КОЛЛАБОРАТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ В ЗАДАЧЕ ПРЕДСКАЗАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ПОПУЛЯЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ. Computational nanotechnology, 1 => 11-25.
Список литературы:
Полуян С.В., Ершов Н.М. Применение параллельных эволюционных алгоритмов оптимизации в задачах структурной биоинформатики // Вестник УГАТУ. 2017. Т. 21. № 4. С. 143-152.
Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014.
Melville P., Mooney R., Nagarajan R. Content-boosted collaborative filtering for improved recommendations. University of Texas, USA: AAAI-02, Austin, TX, USA, 2002. Рp. 187-192.
Xiaoyuan Su, Taghi M. Khoshgoftaar, a survey of collaborative filtering techniques. Advances in Artificial Intelligence, 2009. Article ID: 421425. Рp. 1-19.
Falk K. Practical recommender systems. Manning Publications, 2019.
Guohua Wu, Mallipeddi R., Suganthan P. Problem definitions and evaluation criteria for the CEC 2017 competition on constrained real-parameter optimization. 2016.
Kirkpatrick S., Gelatt C., Vecchi M. Optimization by simulated annealing // Science. 1983, May 13. No. 220 (4598). Pp. 671-680.
Whitley D. A genetic algorithm tutorial // Statistics and Computing. 1994. No. 4 (2). Pp. 65-85.
Kennedy J., Eberhart R. Particle swarm optimization // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. 1995. Pp. 1942-1948.
Passino K. Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control // IEEE Control Systems Magazine. 2002. No. 22. Pp. 52-67.
Pham D., Ghanbarzadeh A., Koc E. et al. The bees algorithm - a novel tool for complex optimization problems // Proceedings of IPROMS 2006 Conference. Pp. 454-461.
Storn R., Price K. Differential evolution - a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces // Journal of Global Optimization. 1997. No. 11 (4). Pp. 341-359.
MacQueen J.B. Some methods for classification and analysis of multivariate observations // Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. 1967. Pp. 281-297.
Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps // Biological Cybernetics. 1982. No. 43 (1). Pp. 59-69.
Cover T., Hart P. Nearest neighbor pattern classification // IEEE Transactions on Information Theory. 1967. Vol. 13. No. 1. Pp. 21-27.
Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014.
Melville P., Mooney R., Nagarajan R. Content-boosted collaborative filtering for improved recommendations. University of Texas, USA: AAAI-02, Austin, TX, USA, 2002. Рp. 187-192.
Xiaoyuan Su, Taghi M. Khoshgoftaar, a survey of collaborative filtering techniques. Advances in Artificial Intelligence, 2009. Article ID: 421425. Рp. 1-19.
Falk K. Practical recommender systems. Manning Publications, 2019.
Guohua Wu, Mallipeddi R., Suganthan P. Problem definitions and evaluation criteria for the CEC 2017 competition on constrained real-parameter optimization. 2016.
Kirkpatrick S., Gelatt C., Vecchi M. Optimization by simulated annealing // Science. 1983, May 13. No. 220 (4598). Pp. 671-680.
Whitley D. A genetic algorithm tutorial // Statistics and Computing. 1994. No. 4 (2). Pp. 65-85.
Kennedy J., Eberhart R. Particle swarm optimization // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. 1995. Pp. 1942-1948.
Passino K. Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control // IEEE Control Systems Magazine. 2002. No. 22. Pp. 52-67.
Pham D., Ghanbarzadeh A., Koc E. et al. The bees algorithm - a novel tool for complex optimization problems // Proceedings of IPROMS 2006 Conference. Pp. 454-461.
Storn R., Price K. Differential evolution - a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces // Journal of Global Optimization. 1997. No. 11 (4). Pp. 341-359.
MacQueen J.B. Some methods for classification and analysis of multivariate observations // Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. 1967. Pp. 281-297.
Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps // Biological Cybernetics. 1982. No. 43 (1). Pp. 59-69.
Cover T., Hart P. Nearest neighbor pattern classification // IEEE Transactions on Information Theory. 1967. Vol. 13. No. 1. Pp. 21-27.
Ключевые слова:
рекомендательные системы, оптимизация, эволюционные алгоритмы, методы роевого интеллекта.
Статьи по теме
1. ТЕОРИЯ И ИСТОРИЯ ПРАВА И ГОСУДАРСТВА; ИСТОРИЯ УЧЕНИЙ О ПРАВЕ И ГОСУДАРСТВЕ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.01) Страницы: 12-15 Выпуск №13507
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК СПОСОБ ОПТИМИЗАЦИИ НОРМОТВОРЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
нормотворческий процесс
корпоративное нормотворчество
искусственный интеллект
информационные технологии
оптимизация
Подробнее
4. ГРАЖДАНСКОЕ ПРАВО; МЕЖДУНАРОДНОЕ ЧАСТНОЕ ПРАВО; ЖИЛИЩНОЕ ПРАВО; СЕМЕЙНОЕ ПРАВО (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.03); ГРАЖДАНСКИЙ ПРОЦЕСС; АРБИТРАЖНЫЙ ПРОЦЕСС (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.15) Страницы: 103-105 Выпуск №11188
Оптимизация гражданского судопроизводства на стадии подготовки дела к судебному разбирательству
оптимизация
гражданское судопроизводство
стадии гражданского судопроизводства
подготовка дела к судебному разбирательству
Подробнее
5. ЭКОНОМИКА И МЕНЕДЖМЕНТ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВ РОССИИ Страницы: 240-242 Выпуск №8496
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В НАУКОЕМКИХ ОТРАСЛЯХ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
оптимизация
компетенции
математическая модель
инновационные процессы
Подробнее
15. ФИНАНСЫ, ДЕНЕЖНОЕ ОБРАЩЕНИЕ И КРЕДИТ, УЧЕТ И АНАЛИЗ Страницы: 247-250 Выпуск №10779
Модель определения оптимального размера оперативного финансирования инвестиционного проекта
инвестиционный проект
оперативное финансирование
оптимизация
обеспечение
Подробнее
7. УГОЛОВНОЕ ПРАВО И КРИМИНОЛОГИЯ, УГОЛОВНО-ИСПОЛНИТЕЛЬНОЕ ПРАВО (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.08) Страницы: 179-181 Выпуск №13107
Актуальные проблемы функционирования кинологических подразделений уголовно-исполнительной системы в условиях действующего бюджетного финансирования
служебная деятельность
финансирование
служебная собака
оптимизация
кинология
Подробнее
9. СУДЕБНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ; ПРОКУРОРСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ; ПРАВОЗАЩИТНАЯ И ПРАВООХРАНИТЕЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.11) Страницы: 242-247 Выпуск №17401
Концептуальные основы использования в органах прокуратуры информационных технологий в оценке заключений экспертов
компьютерные технологии
концептуальные основы
прокурорский надзор
досудебное производство
заключение эксперта
Подробнее
5. УГОЛОВНОЕ ПРАВО И КРИМИНОЛОГИЯ, УГОЛОВНО-ИСПОЛНИТЕЛЬНОЕ ПРАВО (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.08) Страницы: 204-210 Выпуск №16680
Обстоятельства, исключающие уголовную ответственность за преступления, совершаемые должностными лицами и проблемы их правовой регламентации
обстоятельства исключающие уголовную ответственность
специальный субъект преступления
должностное лицо
несовершенство законодательных конструкций
оптимизация
Подробнее
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ Страницы: 258-267 DOI: 10.33693/2541-8025-2024-20-4-258-267 Выпуск №133764
Оптимизация и прогнозирование портфеля ценных бумаг на основе методов машинного обучения
оптимизация
портфель ценных бумаг
прогнозирование
методы машинного обучения
доходность
Подробнее
16. СОЦИАЛЬНАЯ ФИЛОСОФИЯ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 09.00.11) Страницы: 147-150 Выпуск №15329
ОПТИМИЗАЦИЯ КОММУНИКАТИВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КАК СТРАТЕГИИ ВЕДЕНИЯ СОВРЕМЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ВОЙНЫ
информационное противоборство
информационная война
социогуманитарная технология
коммуникативная деятельность
оптимизация
Подробнее
11. Экономика и управление народным хозяйством, предпринимательство, маркетинг, менеджмент Страницы: 125-128 Выпуск №4641
МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЁМОМ ВЫПУСКАЕМОЙ ПРЕДПРИЯТИЕМ ПРОДУКЦИИ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ЦЕНЫ РЕАЛИЗАЦИИ
математическая модель
управление производством
ценообразование
оптимизация
безубыточность
Подробнее