Вероятностный генетический алгоритм решения сложных задач многокритериальной оптимизации с адаптивной мутацией и прогнозом множества Парето

Е. А. Сопов, С. А. Сопов

Аннотация


В статье представлен новый алгоритм решения сложных задач условной многокритериальной оптимизации, построенный на базе вероятностного генетического алгоритма. Предложена эффективная модификация алгоритма с адаптивной мутацией и прогнозом множества Парето, позволяющая получать решения задач при меньшем использовании вычислительного ресурса. Представлены результаты исследования эффективности подхода в сравнении со стандартным генетическим алгоритмом.


Ключ. слова


Многокритериальная оптимизация; эволюционные алгоритмы; вероятностный генетический алгоритм; адаптивная мутация

Полный текст:

PDF

Список литературы

1. Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems. MI: University of Michigan Press, 1975.

2. Goldberg D.E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning / Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.

3. Сопов Е.А. Вероятностный генетический алгоритм и его исследование // VII Королёвские чтения. Самара: Изд-во Самарского научного центра РАН. 2003. Том 5. С. 38-39.

4. Семенкин Е.С., Сопов Е.А. Вероятностные эволюционные алгоритмы оптимизации сложных систем // Труды Междунар. науч.-техн. конф. «Интеллектуальные системы» (AIS’05) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2005). В 3 т. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. Т. 1.

5. Сопов Е.А. О способах учета ограничений в вероятностном генетическом алгоритме // Труды Междунар. научн.-техн. конф. «Интеллектуальные системы» (AIS’06) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2006). В 3 т. М.: Физматлит, 2006. Т. 1. 456 с.

6. Ворожейкин А.Ю. и др. Об одной модификации вероятностного генетического алгоритма для решения сложных задач условной оптимизации // Вестн. Сибир. гос. аэрокосм. ун-та. Вып. 4 (25). Красноярск, 2009.

7. Schaffer J.D. Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms. In J. J. Grefenstette (Ed.), Proceedings of an International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, Pittsburgh, PA, 1985. P. 93-100.

8. Fonseca C.M., Fleming P.J. Multiobjective optimization and multiple constraint handling with evolutionary algorithms. Part I: A unified formulation. Technical report 564, University of Sheffield, Sheffield, UK, January 1995.

9. Horn J., Nafpliotis N., Goldberg D.E. A niched Pareto genetic algorithm for multiobjective optimization. In Proceedings of the First IEEE Conference on Evolutionary Computation, Vol. 1, Piscataway, 1994. P. 82-87.

10. Zitzler E., Thiele L. Multiobjective evolutionary algorithms: A comparative case study and the strength Pareto approach. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 3, No. 4, 1999. P. 257-271.

Ссылки

  • Ссылки не определены.


© Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение, 2019

 

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License.

 

ISSN: 2541-7533