Academic Journal
ИССЛЕДОВАНИЕ НАКОПИТЕЛЬНО-СОРТИРОВОЧНОГО МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
| Τίτλος: | ИССЛЕДОВАНИЕ НАКОПИТЕЛЬНО-СОРТИРОВОЧНОГО МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Проблемы управления, 2020. |
| Έτος έκδοσης: | 2020 |
| Θεματικοί όροι: | дискретная оптимизация, целочисленность, integer values, random search, continuous optimization, многоэкстремальность, неопределенность, multi-extremality, discrete optimization, uncertainty, непрерывная оптимизация, случайный поиск |
| Περιγραφή: | Отмечено, что при проектировании сложных систем возрастает актуальность решения задач оптимизации. Однако на практике оптимизация затруднена ввиду отсутствия надежных методов, дающих эффективные решения независимо от особенностей математической модели. Разработка методов, позволяющих решать произвольные задачи параметрической оптимизации, представляет собой сложную задачу. Рассмотрена сущность нового подхода, основанного на эвристиках, эксперименте и предусматривающего применение специальных процедур отсечения и сортировки, Парето-анализа и методов теории случайных процессов. Разработано программное обеспечение и несколько модификаций соответствующего метода, проведена их апробация на ряде тестовых функций повышенной сложности с учетом всего спектра задач параметрической оптимизации. Экспериментально доказана высокая эффективность рассматриваемого подхода. Метод может быть применен для решения сложных научно-исследовательских задач, а его программное обеспечение входить в состав больших интегрированных систем, таких как системы автоматизированного проектирования, интеллектуальные системы, везде, где есть многовариантный анализ как механизм принятия решений. It is noted that optimization problem is highly relevant for complex system development. However, such optimization is difficult since there are no reliable methods that give efficient solutions regardless of the features of a specific mathematical model. Developing a method for solving arbitrary parametric optimization problems is a complicated but highly relevant task. The new approach is considered, which is based on heuristics and experiments. It uses special truncation and sorting procedures, Pareto methods, and random process theory methods. The software implementation and multiple modifications of the method proposed are developed and tested with a number of highly complex test functions covering the entire range of parametric optimization problems. It is shown experimentally that the approach proposed is highly efficient. The method can be applied for solving complex research problems and its software can become a part of large integrated systems such as CADs, smart systems, etc. where multivariate analysis is used for decision making. №2 (2020) |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.25728/pu.2020.2.3 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........6e6f4a39d14fd714f2f4fcc21aded36f |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
καταχωρήστε σχόλιο πρώτοι!