Cybernetics And Systems Analysis logo
Інформація редакції Аннотації статей Автори Архів
Кібернетика і Системний Аналіз
Міжнародний Науково-Теоретичний Журнал
УДК 519.816
В.Ф. Іродов, Г.Я. Чорноморець, Р.В. Барсук

БАГАТОКРИТЕРІЙНА ОПТИМІЗАЦІЯ ДЛЯ ЕВОЛЮЦІЙНОГО
ПОШУКУ З БІНАРНИМИ ВІДНОШЕННЯМИ ВИБОРУ

Анотація. Розглянуто задачу багатокритерійної оптимізації, в якій замість оптимізовних функцій використано бінарні відношення вибору. Для розв’язування такої задачі запропоновано алгоритм еволюційного випадкового пошуку, в якому замість функції вибору у вигляді переваги використано функцію вибору у вигляді блокування. Проаналізовано збіжність запропонованих еволюційних алгоритмів і для неї сформульовано достатні умови. Порівняно результати запропонованого еволюційного пошуку і відомих еволюційних алгоритмів для однієї тестової задачі.

Ключові слова: еволюційний пошук, багатокритерійна оптимізація, бінарні відношення вибору.



ПОВНИЙ ТЕКСТ

Иродов Вячеслав Федорович,
доктор техн. наук, профессор кафедры Государственного высшего учебного заведения «Приднепровская государственная академия строительства и архитектуры» МОН Украины, Днепр, vfirodov@i.ua

Черноморец Галина Яковлевна,
кандидат техн. наук, доцент кафедры Государственного высшего учебного заведения «Приднепровская государственная академия строительства и архитектуры» МОН Украины, Днепр, ChHYa@i.ua

Барсук Роман Владимирович,
ассистент кафедры Государственного высшего учебного заведения «Приднепровская государственная академия строительства и архитектуры» МОН Украины, Днепр, Igortrustimater@gmail.com


СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Айзезман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. Москва: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. 240 с.

  2. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. Москва: Наука, 1989. 320 с.

  3. Lemarchand L., D., Rebreyend P., kansson J. Multiobjective optimization for multimode transportation problems. Advances in Operations Research. 2018. Vol. 2018. Article ID 8720643. 13 р. https://doi.org/10.1155/2018/ 8720643.

  4. Sagawa M., Kusuno N., Aguirre H., Tanaka K., Koishi M. Evolutionary multiobjective optimization including practically desirable solutions. Advances in Operations Research. 2017. Vol. 2017. Article ID 9094514. 16 р. https://doi.org/10.1155/2017/9094514.

  5. Giagkiozis I., Fleming P.J. Pareto front estimation for decision making. Evolutionary Computation. 2014. Vol. 22, N 4. P. 651–678.

  6. Irodov V.F., Maksimenkov V.P. Application of an evolutionary program for solving the travelling-salesman problem. Sov. Autom. Control. 1981. Vol. 14, N 4. P. 7–10.

  7. Irodov V.F. The construction and convergence of evolutional algorithms of random search for self-organization. Sov. J. Autom. Inf. Sci. 1987. Vol. 20, N 4, P. 32–41.

  8. Irodov V. Self-organization methods for analysis of nonlinear systems with binary choice relations. System Analysis Modeling Simulation. 1995. Vol. 18–19. P. 203–206.

  9. Irodov V.F., Khatskevych Yu.V. Convergence of evolutionary algorithms for optimal solution with binary choice relations. Строительство. Материаловедение. Машиностроение. Сер: Энергетика, экология, компьютерные технологии в строительстве. 2017. Вып. 98. С. 91–96.

  10. Чорноморець Г.Я., Іродов В.Ф. Застосування багатокритеріального відбору при пошуку рішень у задачах аналізу та синтезу з трубчастими газовими нагрівачами у будівельних конструкціях. Строительство, материаловедение, машиностроение: сб. науч. тр. 2015. Вип. 84: Энергетика, экология, компьютерные технологии в строительстве. С. 197–202.

  11. Zitzler E., Deb K., Thiele L. Comparison of multiobjective evolutionary algorithms: Empirical results. Evolutionary Computation. 2000. Vol. 8, N 2. P. 173–195.
© 2020 Kibernetika.org. All rights reserved.