Bulletin of Bryansk state technical university Bulletin of Bryansk state technical university Вестник Брянского государственного технического университета 1999-8775 14318 10.12737/23144 Вычислительная техника и информационные технологии Computer engineering and information technology Вычислительная техника и информационные технологии Hybrid genetic method with gradient learning and predictionfor solving global optimization of multiextremal functions. ГИБРИДНЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ МЕТОД С ГРАДИЕНТНЫМ ОБУЧЕНИЕМ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МНОГОЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ Степанов Дмитрий Евгеньевич Stepanov Dmitriy Евгеньевич stepbystep000@ya.ru. Полянский Иван Сергеевич Polyanskiy Ivan Сергеевич van341@mail.ru. Фролов Михаил Михайлович Frolov Mikhail Михайлович 953-626-15-88. 07 12 2016 07 12 2016 2014 3 138 146 https://zh-szf.ru/en/nauka/article/14318/view

Предложена модификация генетического метода с целью наиболее эффективного определения глобального оптимума многомерной многоэкстремальной функции, в общем случае содержащей точки разрыва первого и второго рода. Выполнена численная оценка эффективности нахождения глобального оптимума предложенной модификации генетического метода в сравнении со стандартным генетическим алгоритмом и его известными модификациями для выбранной группы многоэкстремальных тестовых функций.

In the article in order to determine the most effective global optimum multiextremal multivariate functions in the general case containing the points of discontinuity of the first and second kind, proposed modification of the genetic method. Numerical evaluation of the effectiveness of finding the global optimum of the proposed modification of the genetic method in comparison with a standard genetic algorithm and its known modifications made to a select group multiextremal test functions.

 гибридный генетический алгоритм градиентное обучение селекция прогнозирование параболическая интерполяция глобальная оптимизация многоэкстремальная функция. hybrid genetic algorithm gradient learning selection with prediction and parabolic interpolation global optimization multiextremal function.

Тененев, В. А. Гибридный генетический алгоритм с дополнительным обучением лидера / В. А. Тененев, Н. Б. Паклин // Интеллектуальные системы в производстве. - 2003. - № 2. - С. 181-206. Tenenev, V. A. Hybrid genetic algorithm with additional training of the leader / V. A. Tenenev, N. B. Paklin // Intellectual systems in production. - 2003. - No. 2. - pp. 181-206. Дмитриев, С. В. Применение прямых методов оптимизации в гибридном генетическом алгоритме / С. В. Дмитриев, В. А. Тененев // Интеллектуальные системы в производстве. - 2005. - № 2. - С. 11-22. Dmitriyev, S. V. Direct optimization methods in a hybrid genetic algorithm / S. V. Dmitriyev, V. A. Tenenev // Intellectual systems in production. - 2005. - No. 2. - pp. 11-22. Дмитриев, С. В. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью гибридных генетических алго-ритмов / С. В. Дмитриев, В. А. Тененев // Изв. Ин-та математики и информатики. Ижевск. - 2006. - № 2 (36). - С. 163-166. Dmitriyev, S. V. Optimization of multiextreme functions by means of hybrid genetic algorithms / S. V. Dmitriyev, V. A. Tenenev // Proceedings of Institute of Mathematics and Informatics. Izhevsk. - 2006. - No. 2 (36). - pp. 163-166. Васильев, Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач / Ф. П. Васильев. - М.: Наука, 1980. - 520 с. Vasilyev, F. P. Numerical methods of the extreme tasks decision / F. P. Vasilyev. - M.: Science, 1980. - 520 p. Полянский, И. С. Метод одномерной безусловной оптимизации в задаче оценки развязки парциальных лучей многолучевой антенны зеркального типа / И. С. Полянский // Современные проблемы науки и об-разования. - 2012. - № 4. - Режим доступа: www.science-education.ru/104-6880. Polyansky, I. S. Method for one-dimensional unconstrained optimization in problems of isolation partial beams of multibeam antenna mirror type / I. S. Polyansky // Modern problems of science and education. - 2012. - No. 4. - Access Mode: www.science-education.ru/104-6880. Таха, Хэмди А. Введение в исследование операций / Хэмди А. Таха. - М.: Вильямс, 2001. - 912 с. Taha, Hemdi A. Introduction to operation research /Hemdi A. Taha. - M.: Williams, 2001. - 912 p. Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон; пер. с англ. И. Г. Журбенко, В. П. Носко, под ред. Ю. К. Беляева. - М.: Мир, 1976. - 755 с. Anderson, T. Statistical time-series analysis /T. Anderson; transl. from English I. G. Zhurbenko, V. P. Nosko, under the editorship of Yu. K. Belyaev. - M.: World, 1976. - 755 p. Herrera, F. Tackling real-coded genetic algorithms: operators and tools for the behaviour analysis / F. Herrera, M. Lozano, J. L. Verdegay // Artificial Intelligence Review. - 1998. - Vol. 12. - № 4. - P. 265-319. Herrera, F. Tackling real-coded genetic algorithms: operators and tools for the behaviour analysis / F. Herrera, M. Lozano, J. L. Verdegay // Artificial Intelligence Review. - 1998. - Vol. 12. - № 4. - P. 265-319. Еременко, В. Т. Методологические аспекты синтеза оптимальной древовидной структуры в системах сбора и обработки информации / В. Т. Еременко, И. С. Полянский, И. И. Беседин // Вестник компьютер-ных и информационных технологий. - 2013. - № 11. - С. 11-15. Eremenko, V. T. Methodological aspects of the synthesis of optimal tree in data acquisition and processing / V. T. Eremenko, I. S. Polyansky, I. I. Besedin // Bulletin of computer and information technologies. - 2013. - No. 11. - pp. 11-15. Полянский, И. С. Алгоритм распределения неоднородных дискретных ограниченных ресурсов в системе физической защиты / И. С. Полянский, И. И. Беседин // Информационные системы и технологии. - 2013. - № 4(78). Polyansky, I. S. Algoritm for distribution of heterogeneous discrete limited resources in the physical security system / I. S. Polyansky, I. I. Besedin // Information systems and technologies. - 2013. - No. 4(78).