moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 60 КОМБИНИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ МНОГОАЛЬТЕРНАТИВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ И МЕТОДА РОЯ ЧАСТИЦ THE COMBINED ALGORITHM OF MULTIALTERNATIVE OPTIMIZATION AND METHOD OF PARTICLE SWARM Андраханов Сергей Валерьевич Andrakhanov Sergey Valeryevich app@vivt.ru aff-1 Воронежский институт высоких технологий Voronezh Institute of High Technologies 01 01 2026 1 1 e60 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

В статье проводится описание комбинированного алгоритма многоальтернативной оптимизации и метода роя частиц. В качестве топологии соседства принята кластерная топология. Приведена структурная схема комбинированного алгоритма многоальтернативной оптимизации и метода роя частиц.

The paper gives a description of the combined algorithm multiarnative optimization and method of particle swarm. As topology neighborhood the cluster topology is adopted. The structural scheme of the combined algorithm multialternative optimization and method of particle swarm is given.

 многоальтернативная оптимизация метод роя частиц имитационная модель кластерная топология соседства частиц multialternative optimization method of particle swarm simulation model cluster particle neighborhood topology Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Львович Я.Е. Многоальтернативная оптимизация: теория и приложения. Я.Е. Львович, С.В. Андраханов Интеграция процедур многоальтернативной оптимизации и метода роя частиц / Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6. № 12. С. 29-31. С.И.Киселев и др. Решение численных задач автоматики на ПЭВМ. СПбГТУ, СПб,1993. Моделирование робототехнических систем и гибких автоматизированных производств. Книга 5 серии “Робототехника и гибкие автоматизированные производства”. Под ред. И.М. Макарова. М.:Высшая школа,1986. J. Kennedy and R. Eberhart, “Particle swarm optimization,” in the Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, Australia, Vol. 4, pp. 1942-1948, 1995. Kennedy, J., Eberhart, R.C., and Shi, Y., Swarm Intelligence. Morgan Kaufmann, 2001. Li Liu, Wenxin Liu, David A. Cartes, “Particle swarm optimization-based parameter identification applied to permanent magnet synchronous motors”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 21, Issue 7, October 2008, Pages 1092-1100. Pant, M., Thangaraj, R. and Abraham, A., (2008), "Particle Swarm Optimization Using Adaptive Mutation", IEEE/DEXA'08, pp. 519-523.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.