در این مقاله ابتدا نوعی از بهینهسازی جایگشت معرفی شده است. در این نوع بهینهسازی فرض گردیده که تابع هزینه، دارای یک تابع توزیع احتمال ناشناخته است. این فرض باعث میشود که پیچیدگی حل مسئله یافتن جایگشت بهینه که به دلیل بزرگی ذاتی فضای جوابها پیچیده است، تشدید شود. یک ا أکثر
در این مقاله ابتدا نوعی از بهینهسازی جایگشت معرفی شده است. در این نوع بهینهسازی فرض گردیده که تابع هزینه، دارای یک تابع توزیع احتمال ناشناخته است. این فرض باعث میشود که پیچیدگی حل مسئله یافتن جایگشت بهینه که به دلیل بزرگی ذاتی فضای جوابها پیچیده است، تشدید شود. یک الگوریتم مبتنی بر آتاماتای یادگیر توزیعشده برای حل مسئله از طریق انجام توأمان جستجو در فضای جوابهای جایگشت و نمونهگیری از مقادیر تصادفی ارائه میدهیم. ضمن بررسی ریاضی رفتار الگوریتم جدید پیشنهادی، نشان میدهیم که با انتخاب مقادیر مناسب پارامترهای الگوریتم یادگیر، این روش جدید میتواند جواب بهینه را با احتمالی به اندازه دلخواه نزدیک به ۱۰۰% و از طریق هدفمندکردن جستجو به کمک آتاماتای یادگیر توزیعشده پیدا کند. نتیجه اتخاذ این سیاست، کاهش تعداد نمونهگیریها در روش جدید در مقایسه با روشهای مبتنی بر نمونهگیری استاندارد است. در ادامه، مسئله یافتن درخت پوشای کمینه در گراف تصادفی به عنوان یک مسئله بهینهسازی جایگشت تصادفی بررسی گردیده و راه حل ارائهشده مبتنی بر آتاماتای یادگیر برای حل آن به کار گرفته شده است.
تفاصيل المقالة
رایمگ
يقوم نظام رایمگ بتنفيذ جميع عمليات الاستلام والتقييم والحكم والتحرير وتخطيط الصفحة والنشر الإلكتروني للمجلات العلمية.