Adaptacyjne algorytmy metaheurystyczne

Adaptacyjne algorytmy metaheurystyczne

Tematyka badawcza realizowane jest w grupie pod kierownictwem prof. Roberta Schaefera. Obejmuje ona tworzenie i analizę algorytmów posiadających zdolność przystosowania się do rozwiązywanego problemu, środowiska obliczeniowego oraz wymagań użytkownika. Głównym celem adaptacji algorytmów jest minimalizacja kosztu uzyskania rozwiązania i/lub możliwość uzyskania rozwiązania problemu do tej pory nieosiągalnego obliczeniowo. Nasza metodyka czerpie z klasycznej matematyki, badań operacyjnych, mechanizmów lingwistycznych łącząc je z algorytmami sztucznej inteligencji (algorytmy memetyczne i systemy agentowe).

Badania obejmują w szczególności hybrydowe algorytmy hierarchicznego poszukiwania memetycznego z rozbudowanym post-procesingiem AI (klasteryzacja, poszukiwania metodą multiwiner). Stosujemy je  w rozwiązywaniu trudnych zadaniach odwrotnych związanych z poszukiwaniem ropy naftowej, diagnostyką chorób nowotworowych, etc.

keywords: algorytmy adaptacyjne, algorytmy stochastyczne, algorytmy memetyczne, rozwiązywanie zadań źle postawionych (ill possed, ill conditioned), metoda elementów skończonych

Najważniejsze publikacje związane z obszarem badań:

1. Jakub Sawicki, Marcin Łoś, Maciej Smołka, Robert Schaefer, Julen Álvarez-Aramberri; Approximating landscape insensitivity regions in solving ill-conditioned inverse problems.  Memetic Computing, Vol. 10, pp. 279-289, DOI: 10.1007/s12293-018-0258-5

2. Faliszewski P., Sawicki J., Schaefer R., Smołka M.; Multiwinner Voting in Genetic Algorithms. IEEE Intelligent System, Vol. 32, Issue 1, pp. 40-48, IEEE Computer Society 2017, DOI: 10.1109/MIS.2017.5

3. Smołka M., Gajda-Zagórska E., Schaefer R., Paszyński M., Pardo D.; A hybrid method for inversion of 3D AC logging measurements, Applied Soft Computing, 2015, Vol. 36, pp. 422–456, DOI: 10.1016/j.asoc.2015.06.055

4. Gajda-Zagórska E., Schaefer R., Smołka M., Paszyński M., Pardo D.; A hybrid method for inversion of 3D DC logging measurements, Natural Computing, Vol. 14, Issue 3, Springer 2015, pp. 355-374, DOI:10.1007/s11047-014-9440-y

5. Smołka M., Schaefer R., Paszyński M., Pardo D., Álvarez-Aramberri J., Agent-oriented hierarchic strategy for solving inverse problems, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 2015, Vol. 25 no. 3, s. 483–498, DOI:10.1515/amcs-2015-0036

Kontakt: Maciej Woźniak

E-mail:  macwozni@agh.edu.pl

Zespół badawczy: A2S

Kierownik Zespołu: Prof. Robert Schaefer

Strona www zespołu: www.ki.agh.edu.pl/zespoly-badawcze/a2s