Bibliographic Details
| Title: |
Application of population algorithms in the problems of multiobjective optimization of electrical filters characteristics |
| Source: |
МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 9:15-16 |
| Publisher Information: |
Voronezh Institute of High Technologies, 2021. |
| Publication Year: |
2021 |
| Subject Terms: |
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 |
| Description: |
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. |
| Document Type: |
Article |
| Language: |
Russian |
| ISSN: |
2310-6018 |
| DOI: |
10.26102/2310-6018/2021.34.3.015 |
| Accession Number: |
edsair.doi...........a55dab5ed2ee0bd832350afa899d58d8 |
| Database: |
OpenAIRE |