350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №4 за 2014 г.
Статья в номере:
Интервальный генетический алгоритм глобальной условной оптимизации
Ключевые слова: интервальный анализ генетический алгоритм эвристический алгоритм глобальная оптимизация условная оптимизация оптимальное управление
Авторы:
В. Н. Пановский - студент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). E-mail: panovskiy.v@yandex.ru
Аннотация:
Предложен новый алгоритм глобальной условной оптимизации, использующий аппарат интервального анализа и эволюционных вычислений. Показано, что данный алгоритм - очень гибкий за счет достаточно большого числа созданных интервальных генетических операторов, что позволяет производить его тонкую настройку в зависимости от решаемой задачи. Алгоритм может быть эффективно использован для решения задачи синтеза оптимального программного управления.
Страницы: 71-75
Список источников

  1. Пантелеев А. В.Применение эволюционных методов глобальной оптимизации в задачах оптимального управления детерминированными системами. М.: МАИ. 2013.
  2. Пантелеев А. В., Метлицкая Д. В.Применение генетических алгоритмов с вещественным кодированием к задаче оптимального управления дискретными системами // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2011. № 9. С. 17 - 23.
  3. Пантелеев А. В., Метлицкая Д. В.Применение генетических алгоритмов с бинарным кодированием к задаче поиска оптимального управления непрерывными детерминированными системами // Авиакосмическое приборостроение. 2011. № 2. С. 23-30.
  4. Пантелеев А. В., Метлицкая Д. В.Формирование генетических алгоритмов с вещественным кодированием в задаче синтеза оптимального управления дискретными системами // Авиакосмическое приборостроение. 2011. № 3. С. 26-31.
  5. Пантелеев А. В., Метлицкая Д. В.Применение генетических алгоритмов с бинарным и вещественным кодированием для приближенного синтеза субоптимального управления детерминированными системами // Автоматика и телемеханика. 2011. № 11. С. 117-129.
  6. Jaulin, L., Applied interval analysis. London: Springer-Verlag. 2001.
  7. Hansen, E., Walster, G., Global optimization using interval analysis. New York: Marcel Dekker. 2004.
  8. Holland, J., H. Adaptation in natural and artificial systems // Ann Arbor: University of Michigan Press. 1975.
  9. Bäck, T., Fogel, D. B., Michalewicz, Z.,Evolutionary computation 1. Basic algorithms and operators // Bristol and Philadelphia: Institute of Physics Publishing. 2000.