МОДУЛЬНЫЙ ГИБРИДНЫЙ МЕМЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА УСЛОВНОГО ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ
Аннотация
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.
Об авторах
А. В. Пантелеев
Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет)
Россия
доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической кибернетики факультета «Прикладная математика и физика»
Россия
доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической кибернетики факультета «Прикладная математика и физика»
В. А. Письменная
Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет)
Россия
аспирантка факультета «Прикладная математика и физика»
Россия
аспирантка факультета «Прикладная математика и физика»
Список литературы
1. Dawkins R. Universal Darwinism in D.S. Bendall (ed.), Evolution: From Molecules to Men. - Cambridge: Cambridge University Press. 1983. P. 403-425.
2. Moscato P. On Evolution, Search, Optimization, Genetic Algorithms and Martial Arts: Towards Memetic Algorithms // Caltech Concurrent Computation Program (report 826). Pasadena, California, USA. 1989.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. Geem Z.W., Kim J.H., Loganathan G.V. A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search // Simulations. 2001. Vol. 76. P. 60-68.
8. Пантелеев А.В., Метлицкая Д.В., Алешина Е.А. Методы глобальной оптимизации. Метаэвристические стратегии и алгоритмы. - М: Вузовская книга, 2013. - 244 c.
Рецензия
Для цитирования:
Пантелеев А.В., Письменная В.А. МОДУЛЬНЫЙ ГИБРИДНЫЙ МЕМЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА УСЛОВНОГО ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ. Научный вестник МГТУ ГА. 2016;(224):52-60.
For citation:
Panteleev A.V., Pismennaya V.A. MODULAR HYBRID MEMETIC ALGORITHM FOR FINDING A CONDTIONAL GLOBAL EXTREMUM FOR FUNCTIONS OF SEVERAL VARIABLES. Civil Aviation High Technologies. 2016;(224):52-60. (In Russ.)
Просмотров: 471
Послать статью по эл. почте 
