Глобальная оптимизация на основе гибридизации алгоритмов роя саранчи и колонии пауков

В ведущем научно-практическом журнале «Программные продукты и системы» №2 за 2024 г. вышла статья профессора кафедры МОП ЭВМ Сергея Ивановича Родзина на тему «Глобальная оптимизация на основе гибридизации алгоритмов роя саранчи и колонии пауков».

Биоэвристические алгоритмы, инспирированные природой, являются перспективным решением трудных задач глобальной оптимизации. Они представляют собой одно из направлений в машинном обучении с подкреплением. Для них характерно исследование пространства решений, поиск точек в области определения оптимизируемой функции, на которых она достигает экстремального, их оценка и селективный отбор. Алгоритм обучается нахождению областей определения функции, которые содержат наилучшие решения. Это характерно для решения прикладных проблем глобальной оптимизации многомерных мультиэкстремальных функций, встречающихся в задачах вычислительной филогенетики, при проектировании электрических схем, расчетах инженерной безопасности зданий, калибровке моделей распространения радиосигналов и в других. Для достижения этой цели предложен гибридный алгоритм, моделирующий паттерны поведения роя саранчи и колонии пауков. Гибридизация алгоритмов осуществляется путем их последовательной комбинации (препроцессор/постпроцессор). Алгоритм экспериментально протестирован на известных многомерных функциях. Результаты сопоставлены с конкурирующими алгоритмами. Разработанное программное приложение предназначено для использования в рамках университетского курса по машинному обучению и биоинспирированной оптимизации, а также для решения широкого круга научно-прикладных задач поисковой оптимизации.

Исследование выполнено на кафедре МОП ЭВМ по гранту Российского научного фонда «Эффективные биоэвристики, инспирированные животным миром, на основе выявления паттернов поведения для задач оптимизации многомерных функций и сегментации изображений».

Источник: swsys.ru

Комментарии: