Чернобривченко Кирилл Андреевич

Публикация продолжает наши работы в области муравьиных алгоритмов глобальной непрерывной оптимизации. Мы предлагаем модификацию известного алгоритма HCIAC , который предложен Дж. Дрео и П. Сьярри в 2007 г. Модификация основана на использовании некоторого набора мемов с целью повышения эффективности локального поиска. Представляем результаты исследования эффективности модифицированного алгоритма HCIAC-M при поиске глобального экстремума функцийq Розенброка и Растригина. В качестве примера мы рассматриваем практически значимую задачу оптимизации системы двигатель-генератор.

Рассматривается задача непрерывной многомерной глобальной условной оптимизации и алгоритм CIAC (алгоритм непрерывно взаимодействующей колонии муравьев) решения этой задачи. Приводятся результаты широкого исследования эффективности указанного алгоритма при решении ряда тестовых многоэкстремальных и овражных задач оптимизации. На основе результатов исследования даны рекомендации по оптимизации выбора свободных параметров алгоритма. Рассматривается также задача приближенного построения множества Парето при многокритериальной оптимизации. Исследуется эффективность комбинации алгоритмов CIAC и MOPSO для решения указанной задачи.