Статья

Название статьи ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ МОДЕЛЕЙ ЭВОЛЮЦИИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЕКТИРОВАНИИ
Автор С.Н. Щеглов
Рубрика РАЗДЕЛ I. ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ГЕНЕТИЧЕСКИЕ И БИОНИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
Месяц, год 07, 2013
Индекс УДК 519.712.2
DOI
Аннотация В работе показано использование различных видов моделей эволюции для построения  информационных технологий поддержки принятия решений в проектировании. Рассмотрены основные модели эволюций, которые эффективно используются при построении алгоритмов принятия решений в САПР. Основным этапом в каждой модели эволюции является анализ популяции, ее преобразование тем или иным способом и эволюционная смена форм Показана условная упрощенная интегрированная схема эволюции. Рассмотрен вариант  адаптации  популяции  к  внешней  среде  на примере модифицированной  эволюции Шмальгаузена.  Приведена  условная  архитектура  поиска  для принятия  решений  в  САПР. Рассмотрена инструментальная среда эволюционного моделирования. Данный подход позволяет строить алгоритмы принятия решений с локальными оптимумами за полиномиальное время. Сложность алгоритмов имеет в среднем квадратичный порядок.

Скачать в PDF

Ключевые слова Информационные технологии; модель; анализ и извлечение данных; графовые модели; принятие решений; архитектура поиска; эволюционные алгоритмы; биоинспирированные методы оптимизации; проектирование; задача.
Библиографический список 1. Курейчик В.М., Курейчик В.В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические стратегии в искусственном интеллекте: состояние и перспективы // Новости искусственного интеллекта. – 2000. – № 3. – С. 39-67.
2. Курейчик В.В., Родзин С.И. О правилах представления решений в эволюционных алгоритмах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – P. 13-21.
3. Kureichik V.V., Kureichik V.M., Sorokoletov P.V. Analysis and a survey of evolutionary models // Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2007. – Т. 46, № 5. – С. 779-791.
4. Kurejchik V.V., Kurejchik V.M. On genetic-based control // Автоматика и телемеханика. – 2001. – № 10. – С. 174-187.
5. Курейчик В.В., Курейчик Вл.Вл. Архитектура гибридного поиска при проектировании // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 7 (132). – С. 22-27.
6. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Новые подходы к построению систем анализа и извлечения знаний на основе гибридных методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – C. 146-153.
7. Курейчик В.М. Особенности построения систем поддержки принятия решений // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 7 (132). – С. 92-98.
8. Гладков Л.А. Решение задач и оптимизации решений на основе нечетких генетических алгоритмов и многоагентных подходов // Известия ТРТУ. – 2006. – № 8 (63). – C. 83-88.
9. Курейчик В.М. Об одной модели эволюции Шмальгаузена // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – С. 7-16.
10. Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Математические модели эволюции в САПР // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 12-16.
11. Кравченко Ю.А. Концептуальные основы рефлексивно-адаптивного полхода к построению интеллектуальных информационных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 167-171.
12. Берѐза А.Н., Цвелик Е.А. Применение метода интегральных нечетких взвешенных оценок при принятии решения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 7 (132). – С. 119-125.
13. Бова В.В., Курейчик В.В. Интегрированная подсистема гибридного и комбинированного поиска в задачах проектирования и управления // Известия ЮФУ. Технические науки.– 2010. – № 12 (113). – С. 37-42.

Comments are closed.