Программные продукты и системы

При решении практических задач нахождения оптимальных параметров какого-либо процесса или настроек системы требуется соблюдение ряда ограничений, накладываемых на диапазоны их изменения, обусловленные физической природой объекта или экономическими требованиями. Кроме того, зачастую нельзя с достаточной точностью описать реальную систему без использования алгоритмических выражений, что приводит к невозможности ее оптимизации только математическими методами. Одним из способов решения таких задач, относящихся к задачам условной оптимизации, является аппарат эволюционных алгоритмов, в частности генетические алгоритмы (ГА). Для этого к ним применяется ряд методов, воздействующих как на итоговое значение целевой функции, отражающей качество найденного решения, так и на состав множества решений, которыми оперирует ГА. Следовательно, разработка новых, более эффективных методов учета ограничений в эволюционных алгоритмах и решения задач условной оптимизации является актуальной для научных и технических исследований.

Подробное описание дается в статье «Исследование дифференцированного адаптивного генетического алгоритма решения задач условной оптимизации», авторы: Жуков В.Г., Паротькин Н.Ю. (Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева).