DATA MINING FOR PARAMETER SELECTION OF SWARM INTELLIGENCE ALGORITHMS

Алгоритмы роевого интеллекта широко применяются для решения задач оптимизации. В работе рассматривается задача подбора и анализа параметров алгоритма роя частиц. Для подбора параметров предлагается использовать инструменты анализа данных, приводится пример использования регрессионного анализа и методов классификации для алгоритма роя частиц. Проведенный анализ позволил выделить эффективные наборы параметров алгоритма роя частиц для тестовой задачи. Проведено сравнение полученных параметров с рекомендованными другими авторами.

Swarm Intelligence algorithms commonly used to solve optimization problems. This study considers the problem of the parameters selection of the Particle Swarm Optimization algorithm. Methods of data mining are proposed to use for the selection. An example of applying regression analysis and classifying for Particle Swarm Optimization are given. The analysis carried out allows us to find good parameters of the Particle Swarm Optimization algorithm for a test optimization problem. The effectiveness of parameters found has been compared with parameters recommended by other researchers.