Academic Journal
Προβολή σε EDS

Application of population algorithms in the problems of multiobjective optimization of electrical filters characteristics

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Application of population algorithms in the problems of multiobjective optimization of electrical filters characteristics
Πηγή: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 9:15-16
Στοιχεία εκδότη: Voronezh Institute of High Technologies, 2021.
Έτος έκδοσης: 2021
Θεματικοί όροι: популяционный алгоритм, scalarization, decomposition, phase-frequency response, амплитудно-частотная характеристика, dominance, скаляризация, Pareto-optimality, gain-frequency response, population algorithm, декомпозиция, доминирование, оптимальность по Парето, фазочастотная характеристика
Περιγραφή: Применение популяционных алгоритмов, позволяющих одновременно находить много элементов аппроксимации множества Парето-оптимальных решений, обеспечивает значительный выигрыш в затратах времени по сравнению с методом скаляризации целевой функции, дающим одно решение в цикле поиска. В работе исследована возможность применения свободно распространяемого пакета таких алгоритмов PlatEMO для решения задач многокритериальной оптимизации характеристик электрических фильтров. Установлено, что в случае оптимизации одновременно по двум показателям качества из 71 алгоритма, входящего в PlatEMO, только 6 позволили получить достаточно хорошие результаты. Найденные этими алгоритмами аппроксимации множества Парето оказались лучше, чем полученные с помощью метода скаляризации. Сравнение выполнялось по индикатору Coverage (Покрытие), дающему оценку доминируемости элементов одной из аппроксимаций элементами другой. В случае же оптимизации одновременно по трем показателям качества приемлемые результаты дали только два популяционных алгоритма. При этом найденные аппроксимации множества Парето уступают полученным методом скаляризации. Сделан вывод, что рациональный подход к поиску аппроксимаций множеств Парето-оптимальных решений в задачах с более чем двумя показателями качества может состоять в решении набора задач оптимизации по двум показателям качества с применением одного из популяционных алгоритмов, при задании ограничений на значения остальных показателей, и последующем объединении полученных подмножеств.Population algorithms enable to search simultaneously many elements of Pareto optimal decisions set approximation and hereupon provide large advantage in consumption of time compared to scalar goal function method producing a single decision in the search cycle. The capability of open-source platform PlatEMO for solving the issues of electrical filters characteristics multiobjective optimization was investigated in this work. It has been shown that only 6 algorithms of 71 provided fairly good results for two-objectives optimization problems. Approximations of Pareto set found by these algorithms were better than approximation found by scalar goal function method. Comparison was made with the means of Coverage indicator that estimates the part of the first approximation elements dominated by the second approximation elements. For three-objectives optimization problems only two algorithms provided acceptable results. In this case, approximations of Pareto set found by population algorithms were worse than those found by scalar goal function method. The conclusion was made that a rational method may consist of applying population algorithm for the solving of several two-objective optimization problems with constrains on other objectives and successive aggregation of found subsets.
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
ISSN: 2310-6018
DOI: 10.26102/2310-6018/2021.34.3.015
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.doi...........a55dab5ed2ee0bd832350afa899d58d8
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........a55dab5ed2ee0bd832350afa899d58d8
RelevancyScore: 829
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 829.092468261719
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Application of population algorithms in the problems of multiobjective optimization of electrical filters characteristics
– Name: TitleSource
  Label: Source
  Group: Src
  Data: <i>МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ</i>. 9:15-16
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: Voronezh Institute of High Technologies, 2021.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2021
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22популяционный+алгоритм%22">популяционный алгоритм</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22scalarization%22">scalarization</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22decomposition%22">decomposition</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22phase-frequency+response%22">phase-frequency response</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22амплитудно-частотная+характеристика%22">амплитудно-частотная характеристика</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22dominance%22">dominance</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22скаляризация%22">скаляризация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Pareto-optimality%22">Pareto-optimality</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22gain-frequency+response%22">gain-frequency response</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22population+algorithm%22">population algorithm</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22декомпозиция%22">декомпозиция</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22доминирование%22">доминирование</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22оптимальность+по+Парето%22">оптимальность по Парето</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22фазочастотная+характеристика%22">фазочастотная характеристика</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Применение популяционных алгоритмов, позволяющих одновременно находить много элементов аппроксимации множества Парето-оптимальных решений, обеспечивает значительный выигрыш в затратах времени по сравнению с методом скаляризации целевой функции, дающим одно решение в цикле поиска. В работе исследована возможность применения свободно распространяемого пакета таких алгоритмов PlatEMO для решения задач многокритериальной оптимизации характеристик электрических фильтров. Установлено, что в случае оптимизации одновременно по двум показателям качества из 71 алгоритма, входящего в PlatEMO, только 6 позволили получить достаточно хорошие результаты. Найденные этими алгоритмами аппроксимации множества Парето оказались лучше, чем полученные с помощью метода скаляризации. Сравнение выполнялось по индикатору Coverage (Покрытие), дающему оценку доминируемости элементов одной из аппроксимаций элементами другой. В случае же оптимизации одновременно по трем показателям качества приемлемые результаты дали только два популяционных алгоритма. При этом найденные аппроксимации множества Парето уступают полученным методом скаляризации. Сделан вывод, что рациональный подход к поиску аппроксимаций множеств Парето-оптимальных решений в задачах с более чем двумя показателями качества может состоять в решении набора задач оптимизации по двум показателям качества с применением одного из популяционных алгоритмов, при задании ограничений на значения остальных показателей, и последующем объединении полученных подмножеств.Population algorithms enable to search simultaneously many elements of Pareto optimal decisions set approximation and hereupon provide large advantage in consumption of time compared to scalar goal function method producing a single decision in the search cycle. The capability of open-source platform PlatEMO for solving the issues of electrical filters characteristics multiobjective optimization was investigated in this work. It has been shown that only 6 algorithms of 71 provided fairly good results for two-objectives optimization problems. Approximations of Pareto set found by these algorithms were better than approximation found by scalar goal function method. Comparison was made with the means of Coverage indicator that estimates the part of the first approximation elements dominated by the second approximation elements. For three-objectives optimization problems only two algorithms provided acceptable results. In this case, approximations of Pareto set found by population algorithms were worse than those found by scalar goal function method. The conclusion was made that a rational method may consist of applying population algorithm for the solving of several two-objective optimization problems with constrains on other objectives and successive aggregation of found subsets.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: ISSN
  Label: ISSN
  Group: ISSN
  Data: 2310-6018
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.26102/2310-6018/2021.34.3.015
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........a55dab5ed2ee0bd832350afa899d58d8
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........a55dab5ed2ee0bd832350afa899d58d8
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.26102/2310-6018/2021.34.3.015
    Languages:
      – Text: Russian
    PhysicalDescription:
      Pagination:
        PageCount: 2
        StartPage: 15
    Subjects:
      – SubjectFull: популяционный алгоритм
        Type: general
      – SubjectFull: scalarization
        Type: general
      – SubjectFull: decomposition
        Type: general
      – SubjectFull: phase-frequency response
        Type: general
      – SubjectFull: амплитудно-частотная характеристика
        Type: general
      – SubjectFull: dominance
        Type: general
      – SubjectFull: скаляризация
        Type: general
      – SubjectFull: Pareto-optimality
        Type: general
      – SubjectFull: gain-frequency response
        Type: general
      – SubjectFull: population algorithm
        Type: general
      – SubjectFull: декомпозиция
        Type: general
      – SubjectFull: доминирование
        Type: general
      – SubjectFull: оптимальность по Парето
        Type: general
      – SubjectFull: фазочастотная характеристика
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Application of population algorithms in the problems of multiobjective optimization of electrical filters characteristics
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 09
              Type: published
              Y: 2021
          Identifiers:
            – Type: issn-print
              Value: 23106018
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
            – Type: issn-locals
              Value: edsairFT
          Numbering:
            – Type: volume
              Value: 9
          Titles:
            – TitleFull: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
              Type: main
ResultId 1