Асимптотический вероятностный генетический алгоритм решения сложных задач глобальной оптимизации : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
Библиографическое описание:Асимптотический вероятностный генетический алгоритм решения сложных задач глобальной оптимизации : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Галушин Павел Викторович; [Место защиты: Сиб. гос. аэрокосм. ун-т им. акад. М.Ф. Решетнева] ; Сиб. гос. аэрокосм. ун-т им. акад. М.Ф. Решетнева. - , 2012. - 118 с. - .
Аннотация:Целью диссертации является повышение эффективности решения сложных задач оптимизации эволюционными алгоритмами. В первой главе дается обзор существующих методов глобальной оптимизации, в частности, эволюционных методов оптимизации и методов с оценкой распределения (EDA). Операторы мутации и селекции вероятностного генетического алгоритма (ВГА) исследуются с использованием теории вероятностей, предлагаются операторы, статистически эквивалентные традиционным, но действующие не на отдельные решения, а на распределение значений компонент в целом. Метод оптимизации, использующий предложенные операторы, назван асимптотическим вероятностным генетическим алгоритмом (АВГА). Во второй главе АВГА обобщается в следующих направлениях: добавляется турнирная селекция, рассматривается целочисленное представление решений и вводится учет корреляций между переменными. В третьей главе описывается программная реализация предложенных алгоритмов и их исследование на тестовых задачах оптимизации. Разработанная программа прошла государственную регистрацию. В четвертой главе предложенные алгоритмы оптимизации применяются для решения практической задачи динамического составления расписаний. Результаты численных исследований показывают, что АВГА превосходит два широко известных метода класса EDA: PBIL (лучшее среднее значение целевой функции) и BOA (при примерно одинаковом среднем значении целевой функции у гибридного АВГА меньше дисперсия и выше быстродействие). Быстродействие алгоритмов одного класса различается несущественно из-за того, что преобладающим фактором является время вычисления значения целевой функции, а не время проработки алгоритмов. В заключении диссертации приведены основные результаты, полученные в ходе выполнения исследования, и сформулированы выводы.
Ключевые слова:системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям), физико-математические науки, математика, теория вероятностей и математическая статистика, Теория игр. Исследование операций, Линейное программирование. Математическое программирование
