Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59747
Title: Swarm Ant Colony Models to Control Flows in Intellectual Systems
Other Titles: Модели муравьиной колонии роевого интеллекта для управления потоками в сложных системах
Authors: He Zhipeng
Bezrodny, А. А.
Keywords: материалы конференций;complex systems;swarm intelligence;intelligent systems;ant algorithms
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: He Zhipeng. Swarm Ant Colony Models to Control Flows in Intellectual Systems = Модели муравьиной колонии роевого интеллекта для управления потоками в сложных системах / He Zhipeng, A. A. Bezrodny // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2025. – Вып. 9. – С. 391–396.
Abstract: It is considered the application of Swarm intelligence ant colony models to project complex intellectual systems. The boids behavior is to some extent similar to flows in energy supply (on transport) systems as subject field. There were proposed some improved ways to resolve dynamical tasks with indefiniteness with higher computational speed and better convergence of algorithms, that is confirmed by comparision of various schemes. Because of invariantness of the components and possibility to describe practically all of systems in flow model, it looks applicable in other spheres also. ACO algorithms can be used as a tool for high-level logical reasoning and optimization, regardless of the specific underlying hardware.
Alternative abstract: Рассматривается применение моделей муравьиной колонии роевого интеллекта для построения структур сложных интеллектульных систем как стратегического управления ими. В некотором смысле поведение муравьев аналогично потокам взаимодействия в сетях снабжения и системах обеспечения энергией на транспорте как рассматриваемой предметной области. Предложены улучшенные способы решений динамических задач с неопределенностью. Путем сравнения различных оптимизационных алгоритмов подтверждается вычислительная эффективность и сходимость алгоритмов. В связи с инвариантностью применяемых компонент возможно распространение результатов и на иные предметные области.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59747
Appears in Collections:OSTIS-2025

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
He_Zhipeng_Swarm.pdf147.62 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.