Информационная система "Конференции"



VI Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых)

29-31 октября 2005 года, г. Кемерово, Россия

Тезисы докладов


математическое моделирование

О настройке многокритериального коэволюционного алгоритма

Гуменникова А.В.

Сибирский государственный аэрокосмический университет им. ак. М.Ф. Решетнева (Красноярск)

Идея многокритериального коэволюционного алгоритма заключается в разделении общей популяции индивидов на несколько подпопуляций и параллельном запуске различных механизмов решения многокритериальных задач оптимизации генетическими алгоритмами при наличии некоторого количества ресурса, определяемого числом индивидов в первоначальных подпопуляциях. Через определенный период, который задается пользователем в качестве одного из параметров алгоритма, происходит перераспределение ресурса. Тем самым создается здоровая конкуренция между подпопуляциями, каждой из которых соответствует свой алгоритм решения поставленной задачи. Последняя операция осуществляется на основании пригодности каждой из подпопуляций, которая в свою очередь определяется тем, насколько эффективен был алгоритм на пройденном этапе.

Важным моментом при реализации описанного подхода является критерий сравнения алгоритмов между собой: в случае многокритериальных задач сравнение точек основано на Парето-доминировании, следовательно, лучше (эффективнее) тот алгоритм, который находит большее число недоминируемых точек относительно общей популяции решений. Для сравнения эффективности работы коэволюционного алгоритма с другими многокритериальными генетическими алгоритмами, параллельно с ним та же задача решается и каждым алгоритмом в отдельности. По результатам сравнения определяется наиболее эффективный алгоритм.

Таким образом, применяя коэволюционный подход при решении конкретных задач многокритериальной оптимизации, пользователь может не обладать знаниями об особенностях каждого из многокритериальных генетических алгоритмов, входящих в состав коэволюционного алгоритма, и не иметь навыков работы с ними. Настройка коэволюционного алгоритма и выбор наиболее подходящего для решения конкретной многокритериальной задачи алгоритма на каждом этапе осуществляется автоматически.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции



Ваши комментарии
Обратная связь
[ICT SBRAS]
[Головная страница]
[Конференции]

© 1996-2005, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2005, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск