Основні виклики адаптаційності алгоритмів ройового інтелекту - Рабійчук, І. О.; Фечан, А. В. (Scientific Bulletin of UNFU, 2024)
Проаналізовано три алгоритми ройового інтелекту: Ant Colony Optimization (ACO), Bee Colony Optimization (BCO), Particle Swarm Optimization (PSO) і їх адаптивність до динамічного середовища. Охарактеризовано алгоритм ACO, поведінку мурах у природі, призначення алгоритму і недоліки в динамічному середовищі, а також модифікації цього алгоритму до мінливих середовищ: ACO з динамічним оновленням феромонів (AACO), ACO з адаптивною пам’яттю (MAS-ACO), ACO з алгоритмами машинного навчання (MLACO). Проаналізовано переваги й недоліки цих модифікацій. Досліджено програмні засоби AntTweakBar, AntOpt і EasyAnt, які реалізують функціонал цього алгоритму, а також надають можливість розробляти нові модифікації алгоритмів ACO і досліджувати наявні. З’ясовано можливості алгоритму BCO і описано поведінку, параметри цього алгоритму, досліджено його переваги й недоліки в динамічному середовищі. Розглянуто модифікації Group Bee Algorithm (GBA), Artificial Bee Colony (ABC) і програмні засоби з відкритим кодом PySwarms і PyABC. Досліджено особливості роботи алгоритму PSO, його переваги й недоліки щодо пристосування до динамічних середовищ. Проаналізовано алгоритми Dynamic Particle Swarm Optimization with Permutation (DPSO-P), Dynamic Multi-swarm, Particle Swarm Optimization Based on Elite Learning (DMS-PSO-EL) як модифікації алгоритму PSO для адаптації до динамічних середовищ, а також бібліотеки для роботи з ними SciPy, DEAP, PyGAD, Particleswarm, Jswarm (має широке API і добре написану документацію) та Dlib. Розроблено порівняльну таблицю з найбільш значущими властивостями відповідних алгоритмів і їх модифікацій, таких як стійкість до зміни середовища, складність реалізації, можливість використання для рою БПЛА. Зроблено короткий аналіз схожих публікацій, де порівнюють алгоритми ройового інтелекту, наведено основні висновки щодо проведеного дослідження.