Библиографическое описание:Применение методов кластерного анализа для динамической коррекции области поиска в генетическом алгоритме : научное издание / И. П. Малашин, В. С. Тынченко. - Текст : непосредственный // Сибирский аэрокосмический журнал. - 2025. - Т. 26, № 3. - С. 318-333. - ISSN 2712-8970, DOI 10.31772/2712-8970-2025-26-3-318-333.
Аннотация:This study investigates the application of cluster analysis techniques to improve the efficiency of genetic algorithms (GAs) in solving multidimensional global optimization problems, particularly those relevant to the aerospace industry. The research focuses on dynamic search space adjustment in GAs through statistical filtering of individual clusters. The proposed methodology involves: (1) developing a dynamic correction approach for variable domains by partitioning the population into clusters using both fixed-number clustering algorithms (k-means, k-medians, agglomerative, and spectral clustering) and density-based methods (DBSCAN); (2) evaluating cluster quality metrics including population size and average fitness; and (3) eliminating clusters that contribute insignificantly to the evolutionary process. The primary objective is to enhance algorithm convergence speed by 25-30 % (as demonstrated in benchmark testing) while maintaining solution quality in mixed optimization problems through effective search space adaptation at each iteration. The three-stage method comprises: (1) current population clustering, (2) elimination of clusters with below-average population size and fitness, and (3) dynamic boundary adjustment for remaining individuals' domains. Experimental results demonstrate the method's potential for integration into aerospace design systems, significantly reducing computation time while improving parameter optimization accuracy. Furthermore, the approach shows promise for hyperparameter optimization in various machine learning models, particularly in neural network architecture synthesis - including deep neural networks and specialized topologies.
В статье рассматривается применение методов кластерного анализа для повышения эффективности генетических алгоритмов при решении задач глобальной оптимизации многомерных функций, актуальных в ракетно-космической отрасли. Предмет исследования - динамическая коррекция области поиска генетического алгоритма (ГА) на основе статистической фильтрации кластеров индивидов. Тема исследования включает разработку метода динамической коррекции областей интереса по переменным задачи путём разделения популяции на группы с помощью алгоритмов кластеризации (с заранее определенным количеством, а также динамически определяемым количеством кластеров), вычисления для каждой группы показателей численности и средней функции пригодности и отсечения кластеров, не вносящих значимого вклада в эволюционный процесс. Целью исследования является повышение скорости сходимости алгоритма без снижения качества результатов при решении задач смешанной оптимизации за счет эффективной адаптации области поиска на каждом шаге алгоритма. Эксперименты на тестовых функциях показали повышение скорости сходимости в среднем на 25-30 % по сравнению со стандартным алгоритмом. Полученные результаты демонстрируют возможность интеграции разработанного подхода в программно-аппаратные комплексы для автоматизированного проектирования ракетно-космических систем, что позволит снизить время расчётов и повысить точность выбора оптимальных параметров. Также предложенный подход может быть использован для выбора эффективных значений гиперпараметров широкого спектра моделей машинного обучения, в частности, архитектурного синтеза искусственных нейронных сетей, различных топологий, включая глубокие нейронные сети и специализированные архитектуры.
