генетичний алгоритм

Досліджено питання оптимальної обробки задач у вузлах розподіленої інформаційної системи на основі математичної моделі, що належить до класу задач бікластеризації, для якої сформульовано оптимізаційну задачу із дробово-лінійною цільовою функцією. Виконано процедуру лінеаризації цільової функції та наведено загальну схему ітераційного процесу побудови розв’язку оптимізаційної задачі. На кожному кроці ітерації результат можна отримати з використанням як точного методу гілок та меж, так і генетичного алгоритму.

Один із методів вирішення задач аналізу та синтезу електромеханічних систем (ЕМС) є використання підходів штучного інтелекту, а саме методу генетичного алгоритму (ГА). Оригінальність описаного у статті підходу полягає у застосуванні моделей дробового порядку для вирішення такого роду задач. В розроблених алгоритмах процедур аналізу та синтезу ЕМС запропоновано використовувати функцію якості, та, контролюючи результат після кожної ітерації, отримувати бажане значення відхилення результатів.

Розроблено комплексний підхід до оптимізації маршрутів передавання даних у самоорганізованих мережах. Суть методу полягає у оптимізації множини найкращих маршрутів, що утворюються завдяки роботі модифікованих алгоритмів імітації відпалу та мурашкового, використання яких дає змогу знаходити глобальний екстремум деякої функції на основі впорядкованого випадкового пошуку та здійснювати пошук оптимізованого маршруту з найкращим значенням параметра QoS на основі видалення/додавання вузла до маршруту, а також враховувати неоднорідності в мережі.

Запропоновано використовувати модифіковані оператори ініціалізації та схрещування мурашиного та генетичного алгоритмів для розв’язування транспортної задачі у сфері туризму. На основі аналізу поведінки мурашиних колоній, а саме пошуку найкоротшого маршруту виділенням феромонів та функції схрещування двох рішень генетичного алгоритму, розроблено метод та алгоритм виконання таких операцій: пошук оптимального маршруту, розрахунок витрат ресурсів, пошук дистанції, час маршруту, запам’ятовування виконаних маршрутів.

Розглянуто модифіковану парадигму бджолиної колонії для туристичних маршрутів розв’язанням комбінаторних задач на графах: виділення в графі незалежної підмножини вершин, знаходження максимального паропоєднання в графі, розмальовки графу, виділення клік в графі. На основі аналізу поведінкової моделі самоорганізації колонії бджіл розроблено методи і механізми формування відповідних уявлень про розв’язки розглянутих комбінаторних задач на графах. Розглянуто методи формування простору пошуку. Позиція в просторі пошуку представляється у вигляді впоряд- кованого списку.

Розроблено модель петлі Бойда на основі автомата Мура. Станами автомата є етапи петлі Бойда, а також процеси редагування онтології та пошук релевантних знань в онтології. Визначено можливі переходи між станами автомата і параметри, які при цьому передаються. Розроблений автомат є основою для побудови СППР командирами тактичних ланок СВЗСУ

Розглянуто особливості знаходження оптимального маршруту мобільних роботів. На основі нейронних мереж, які використовуються у задачі, було проаналізвано і розроблено генетичний алгоритм.

Запропоновано методику параметричної оптимізації перетворювача числа фаз з використанням RL-ланок та генетичного алгоритму, що дає можливість максимально наблизити форму вихідного сигналу перетворювача до ідеальної трифазної напруги.

The article considers the problem of providing users with information about the optimal set of environmental protective kits, which guarantees safety stay in specific area. It describes the problem statement of selection an optimal set of remedies. It considers a method of obtaining recommendations to ensure environmental safety of the population, based on the data about available remedies and active hazard.