МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ СТВОЛОВЫХ КЛЕТОК

Аннотация

Рассматриваются методы оптимизации, которые основаны на процессах, происходящих в природе. Такие методы стали все чаще применяться для решения сложных задач. Но у таких методов существуют некоторые недостатки, что стимулирует разработку новых и более совершенных методов оптимизации. Решение NP полных задач требует оптимальных мето- дов, которые будут отвечать всем требованиям проектирования, поэтому существует необ- ходимость в разработке новых и более совершенных методик решения данного класса задач. В качестве такого метод ода в работе авторами предлагается метод оптимизации на основе модели поведения стволовых клеток в естественной среде. Проведенные исследования предла- гаемого метода дают решения, которые смогут преодолеть многие недостатки стандартных подходов оптимизации, такие как: попадание в локальный оптимум или низкую скорость схо- димости алгоритма на основе рассматриваемого метода. Цель данной работы заключается в разработке метода оптимизации и алгоритма на его основе, для решения сложной целевой функции. Научная новизна заключается в разработке метода оптимизации на основе модели поведения стволовых клеток для решения NP полных задач. В работе преследуется задача соз- дать условия для оптимального поиска решения сложных функций путем применения, метода поиска и на его основе алгоритма поведения стволовых клеток. Практическая ценность рабо- ты заключается в разработке нового метаэвристического метода оптимизации для эффек- тивного решения NP полных задач. Так же в работе проведён сравнительный анализ с извест- ными конкурентами. Главное отличие предложенного метода от других известных методов в применении нового подхода бионспирированного поиска на основе поведения стволовых клеток, которые, как показало практическое сравнение, имеет преимущество над известными анало- гами. Итоги практического сравнения методов и алгоритмов на их основе, показали преимуще- ства предложенного в работе подхода на известных тестовых функциях. Проведя анализ про- блемы создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для решения NP полных за- дач, можно сделать вывод, что в настоящее время разработка подобных подходов является актуальной задачей.