Academic Journal
Сравнительное исследование классических методов оптимизации и генетических алгоритмов
| Title: | Сравнительное исследование классических методов оптимизации и генетических алгоритмов |
|---|---|
| Source: | Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. |
| Publisher Information: | Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, 2013. |
| Publication Year: | 2013 |
| Subject Terms: | ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ, БЕЗУСЛОВНАЯ, ОДНОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, КЛАССИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, НУЛЕВОЙ, ПЕРВЫЙ, ВТОРОЙ ПОРЯДОК |
| Description: | This paper is devoted to the comparative investigation of the application of the classical optimization methods (zero, first and second orders) and also genetic modifications for solving of the complex optimization problems with various specific features. It is an actual modern scientific problem. The classical optimization methods based on calculation of the first and second derivatives of the function or only function values are not capable to optimize multiextreme, ravine surface functions with the set of irregular local optimum, etc. Therefore genetic algorithms and its modifications are applied in these situations. Program systems have been developed for comparison of methods with programming language named C++. These systems have been debugged and tested with the representative set of problems. The results of the experiments were processed with statistical methods. High efficiency and expediency of application of selfadjusted genetic algorithm have been proved for solving of one criterion global optimization problems. The expediency of application of the developed modifications was shown for solving of various classes of optimization problems and intelligent data analysis in the previous researches. Данная работа посвящена сравнительному исследованию применения классических методов оптимизации нулевого, первого, второго порядков, а также генетических модификаций при решении сложных задач оптимизации с различными особенностями, что является актуальной современной научной проблемой. Дело в том, что классические методы оптимизации, основанные на вычислении производных функции первого и второго порядков или только значений функции, не способны оптимизировать многоэкстремальные, овражные функции с множеством нерегулярных локальных оптимумов и т. д. Поэтому в данных случаях применяются генетические алгоритмы и их модификации. Для сравнения методов были разработаны программные системы на языке С++, отлажены и протестированы на представительном множестве задач. Результаты экспериментов обрабатывались статистическими методами. В ходе проведённых исследований была доказана высокая эффективность и целесообразность применения самонастраивающегося генетического алгоритма однокритериальной глобальной оптимизации. Ранее была показана целесообразность применения разработанной модификации при решении различных классов задач оптимизации и интеллектуального анализа данных. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | text/html |
| Language: | Russian |
| ISSN: | 1816-9724 |
| Access URL: | http://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnoe-issledovanie-klassicheskih-metodov-optimizatsii-i-geneticheskih-algoritmov http://cyberleninka.ru/article_covers/15313303.png |
| Accession Number: | edsair.od......2806..2e19a1178e4b3b9e7014c3dbd8b1737b |
| Database: | OpenAIRE |
| ISSN: | 18169724 |
|---|