МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИЙ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВС ВЕЩЕСТВЕННЫМ КОДИРОВАНИЕМ
Аннотация
Рассмотрен метод решения задач многокритериальной оптимизации для функций большой размерности на основе генетического алгоритма с вещественным кодированием. Выявлено влияние параметров генетического алгоритма на скорость сходимости к глобальному экстремуму. Рассмотрена возможность решения задач с несколькими критериями без использования дополнительных оценок важности. Данный метод работает с критериями различной природы и не требует дополнительной сопоставимости критериев.Библиографические ссылки
Пупков, К. А. Методы робастного, нейронечеткого и адаптивного управления. - М. : Изд-во МГТУ, 2002. - 744 с.
Гуляшинов, А. Н. Теория принятия решений в сложных социотехнических системах / А. Н. Гуляшинов, В. А. Тененев, Б. А. Якимович. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2005. - 280 с.
Подиновский, В. В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В. В. Подиновский, В. Д. Ногин. - М. : Наука, 1982. С. 9-64.
Тененев, В. А. Решение задачи многокритериальной оптимизации генетическими алгоритмами // Интеллектуальные системы в производстве. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ. - 2006. - № 2(8). - С. 103-108.
Тененев, В. А. Применение генетических алгоритмов с вещественным кроссовером для минимизации функций большой размерности // Интеллектуальные системы в производстве. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ. - 2006. - № 1. - С. 93-107.
