Здравствуйте! Предлагаем список литературы для начала работы над Вашей темой (источники – ЭК РНБ, ЭПС Google Академия, НЭБ eLibrary, ПС GoogleКниги):
1. Басинский В.М. Алгоритм муравьиной колонии при решении задачи классификации и использования генетического алгоритма для подбора его параметров / В.М. Басинский, Ю.Г. Степин // Информационно-коммуникативные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ-2018) : электрон. сб. ст. I междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 50-летию Полоцкого гос. ун-та. – Новополоцк, 2018. – С. 118-122. – Электрон. копия досутпна на сайте науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35564552 (дата обращения: 01.04.2024). – Доступ после регистрации.
2. Гутова С.Г. Моделирование систем автоматического регулирования : учеб. пособие / С.Г. Гутова, Е.С. Каган. – Кемерово : КемГУ, 2020. – Систем. требования: Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей), 1,2 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; видеокарта SVGA, 1280x1024 High Color (32 bit) ; 5 Мб свободного дискового пространства ; операц. система Windows ХР и выше ; Adobe Reader. 1 электрон. опт. диск (CD-ROM) (объем 3,25 Мб) Шифр РНБ: CD 2021-2/1820
Метод простого случайного поиска. – С. 132-133.
3. Еремеев А.В. Генетические алгоритмы и оптимизация : учеб. пособие : электрон. изд. / А.В. Еремеев. – 2-е изд. – Омск : Изд-во Омского гос. ун-та им. Ф.М. Достоевского, 2020. – Систем. требования: процессор с частотой 1,3 ГГц или выше ; ОЗУ 512 Мб ; Microsoft Windows XP/Vista/7/8/10 ; Adobe Acrobat Reader 8.0 и выше ; CD-ROM ; мышь. 1 электрон. опт. диск (CD-ROM)
4. Ершов Н.М. Естественные модели параллельных вычислений : учеб.-метод. пособие / Н.М. Ершова, Н.Н. Попова. – Москва : МАКС Пресс, 2016. – 150 с. : ил. – (Серия Суперкомпьютерное образование : СКО). – Библиогр. в тексте. – Предм. указ.: с. 148-150. Шифр РНБ: 2017-7/2077
Генетические алгоритмы. – С. 70-83.
5. Забелин С.Л. Муравьиные алгоритмы в задачах оптимизации // Обработка информации и математическое моделирование : материалы Российской науч.-техн. конф. – Новосибирск, 2017. – С. 223-227.
6. Камынина С.П. Муравьиные алгоритмы / С.П. Камынина, А.С. Кудаланова // Россия и ВТО: экономические, правовые и социальные аспекты : сб. ст. участников IV Междунар. науч. студ. Конгресса. – Москва, 2013. – С. 1730-1734.
7. Лемешко Б.Ю. Методы оптимизации : конспект лекций : [для студентов ФПМИ] / Б.Ю. Лемешко. – Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2009. – 154, [1] с. : ил. – Библиогр.: 9, 34 назв. Шифр РНБ: 2010-3/236
8. Лень И.А. О муравьином алгоритме // Стохастическая оптимизация в информатике. – 2020. – Т. 16, № 1. – С. 31-39. – Электрон. копия доступна на сайте науч. электрон. б-ки eLibrary. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42834565 (дата обращения: 01.04.2024). – Доступ после регистрации.
9. Ходашинский И.А. Идентификация нечетких систем: методы и алгоритмы // Проблемы управления. – 2009. – № 4. – С 15-23.
Для идентификации параметров выбраны следующие алгоритмы: генетический, муравьиной колонии, роящихся частиц, имитация отжига.
10. Харбанс Р. Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта / Ришал Харбанс. – Санкт-Петербург [и др.] : Питер : Прогресс книга, 2023. – 366 с. : ил., табл. – (Библиотека программиста). Шифр РНБ: 2023-7/2279
В т.ч. «Муравьиный алгоритм».
11. Шматов Г.П. Нейронные сети и генетический алгоритм : учеб. пособие / Г.П. Шматова, Е.Е Фомина. – Тверь : ТвГТУ, 2019. – 199 с. : ил., табл. – Библиогр.: 71 назв. Шифр РНБ: 2019-3/16639
12. Dorigo M. Ant system: Optimization by a colony of cooperating agents / M. Dorigo, V. Maniezzo, A. Colorni // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1996. – Part B, Vol. 26. – P. 29-41.
Вы можете самостоятельно провести дополнительный поиск литературы по интересующей Вас теме в электронной библиотеке eLibrary, введя в поисковую строку свои ключевые слова.