cahtНаучный вестник МГТУ ГАCivil Aviation High Technologies2079-06192542-0119Moscow State Technical University of Civil Aviation (MSTU CA)caht-853Research ArticleСтатьиМОДУЛЬНЫЙ ГИБРИДНЫЙ МЕМЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА УСЛОВНОГО ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХMODULAR HYBRID MEMETIC ALGORITHM FOR FINDING A CONDTIONAL GLOBAL EXTREMUM FOR FUNCTIONS OF SEVERAL VARIABLESПантелеевА. В.PanteleevA. V.

доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической кибернетики факультета «Прикладная математика и физика»

dep805@mai.ruПисьменнаяВ. А.PismennayaV. A.

аспирантка факультета «Прикладная математика и физика»

wildangel9@yandex.ruМосковский авиационный институт (Национальный исследовательский университет)Russian Federation20162712201602245260Copyright © Пантелеев А.В., Письменная В.А., 20162016Пантелеев А.В., Письменная В.А.Panteleev A.V., Pismennaya V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/853

В работе предложен гибридный меметический алгоритм поиска условного глобального экстремума функций. Данный алгоритм сочетает в себе свойства модульности и адаптивности, что обеспечивает алгоритму гибкость, настраиваемость и позволяет уменьшить степень влияния параметров. На основе предложенного алгоритма реализован комплекс программ на языке C#. Его эффективность продемонстрирована на широко распространенных тестовых задачах поиска глобального условного экстремума функций многих переменных.

This paper presents a hybrid memetic algorithm for finding a conditional global extremum of functions. The algorithm combines such characteristics as modularity and adaptability which provides flexibility and controllability of the algorithm and reduces the influence of parameters. On the basis of the proposed algorithm the software complex is formed in the C# language. The method effectiveness is demonstrated on several well-known model examples of finding a conditional global extremum for functions of several variables.

меметический алгоритмусловный глобальный экстремуммемгибридный алгоритммодульный алгоритмгармонический поискдифференциальная эволюцияалгоритм опыления цветовmemetic algorithmconditional global extremummemehybrid algorithmmodular algorithmharmony searchdifferential evolutionflower pollination algorithmReferencesDawkins R. Universal Darwinism in D.S. Bendall (ed.), Evolution: From Molecules to Men. - Cambridge: Cambridge University Press. 1983. P. 403-425.Dawkins R. Universal Darwinism in D.S. Bendall (ed.), Evolution: From Molecules to Men. Cambridge: Cambridge University Press, 1983. Pp. 403–425.Moscato P. On Evolution, Search, Optimization, Genetic Algorithms and Martial Arts: Towards Memetic Algorithms // Caltech Concurrent Computation Program (report 826). Pasadena, California, USA. 1989.Moscato P. On Evolution, Search, Optimization, Genetic Algorithms and Martial Arts: Towards Memetic Algorithms. Caltech Concurrent Computation Program (report 826). Pasadena, California, USA. 1989.Storn R., Price K. Differential evolution - a Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces // Journal of Global Optimization, Kluwer Academic Publishers. Vol. 11. 1997. P. 341-359.Storn R., Price K. Differential evolution – a Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces. Journal of Global Optimization, Kluwer Academic Publishers. Vol. 11. 1997. Pp. 341–359.Пантелеев А.В., Дмитраков И.Ф. Применение метода дифференциальной эволюции и его модификаций в задаче поиска оптимального управления дискретными детерминированными системами // Научный вестник МГТУ ГА. - 2011. - № 169 (7). - С. 5-12.Panteleev A.V., Dmitrakov I.F. Primenenie metoda differencial'noj ehvolyucii i ego modifikacij v zadache poiska optimal'nogo upravleniya diskretnymi determinirovannymi sistemami (Application of the differential evolution method and its modifications in the problem of finding optimal control of discrete deterministic systems). Scientific Bulletin of MGTU GA. 2011. No. 169 (7). Pp. 5–12. (in Russian).Yang X.-S. Flower Pollination Algorithm for Global Optimization // Unconventional Computation and Natural Computation. 2012. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 7445. P. 240-249.Yang X.-S. Flower Pollination Algorithm for Global Optimization. Unconventional Computation and Natural Computation. 2012. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7445. Pp. 240–249.Chukiat Worasucheep. A Harmony Search with Adaptive Pitch Adjustment for Continuous Optimization // International Journal of Hybrid Information Technology. 2011. Vol. 4. No. 4. P. 13-24.Chukiat Worasucheep. A Harmony Search with Adaptive Pitch Adjustment for Continuous Optimization. International Journal of Hybrid Information Technology. 2011. Vol. 4. No. 4. Pp. 13–24.Geem Z.W., Kim J.H., Loganathan G.V. A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search // Simulations. 2001. Vol. 76. P. 60-68.Geem Z.W., Kim J.H., Loganathan G.V. A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search. Simulations. 2001. Vol. 76. Pp. 60–68.Пантелеев А.В., Метлицкая Д.В., Алешина Е.А. Методы глобальной оптимизации. Метаэвристические стратегии и алгоритмы. - М: Вузовская книга, 2013. - 244 c.Panteleev A.V., Metlitskaya D.V., Aleshina E.A. Metody global'noi optimizatsii. Metaevristicheskie strategii i algoritmy. (Global optimization methods, Metaheuristic strategies and algorithms), Moscow, Vuzovskaya kniga, 2013, 244 p. (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.