Найти

Результаты поиска

• МНОГОСТАДИЙНЫЙ МУРАВЬИНЫЙ АЛГОРИТМ ОДНОМЕРНОЙ УПАКОВКИ НА БАЗЕ ЭФФЕКТИВНЫХ МЕТОДОВ КОДИРОВАНИЯ РЕШЕНИЙ, И ДВУХУРОВНЕВОЙ ЭВОЛЮЦИОННОЙ ПАМЯТИ

  М.А. Ганжур , Б.К. Лебедев , О.Б. Лебедев

  21-37

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Целью работы является разработка и исследование методов биоинспирированного поиска для решения задач одномерной упаковки в одинаковые контейнеры на базе эффективных алгоритмов кодирования и декодирования решений, композитного критерия и двухуровневой структуры эволюционной памяти. В работе предложена структура упорядоченного кода упаковки одномерных элементов в одинаковые контейнеры главное достоинство которого заключается в том, что одному решению упаковки соответствует один код и наоборот. Поисковая процедура базируется на модифицированной метаэвристике муравьиного алгоритма. На каждой итерации алгоритм одномерной упаковки имеет многостадийную структуру. Стадии выполняются последовательно одна за другой, начиная с первой. Каждая стадия С_k включает процедуры, выполняемые агентом z_k. Число стадий равно числу агентов в популяции плюс заключительная стадия итерации. Основная задача, решаемая конструктивным алгоритмом на стадии С_k, заключается в построении кода R_k упаковки множества элементов X в одинаковые контейнеры. Стадия делится на периоды по числу формируемых агентом z_k  списков X_jк. Период делится на этапы. На каждом периоде последовательно по этапам решаются следующие задачи: агент z_k конструктивным алгоритмом формирует набор R_k упорядоченных списков X_jк одномерной упаковки в одинаковые контейнеры; рассчитываются оценки f_jk упаковки каждого контейнера O_j элементами списка <X_jк>; рассчитывается количество λ_jk феромона, пропорциональное оценке f_jk; рассчитывается оценка W_k=∑_i(f_jk) одномерной упаковки множества элементов X в H одинаковых контейнеров; производится отложение феромона на ребрах графа G, соответствующих списку X_jк в ячейки накопительной матрицы памяти E второго уровня. После формирования всеми агентами z_k популяции Z упорядоченных списков R_k, накопленный феромон добавляется в основную матрицу памяти Φ первого уровня. Для каждого R_k рассчитывается общий показатель F_k качества упаковки множества элементов X. Заключительная операция на итерации ‒ испарение феромона на ребрах графа G и фиксация z_k c лучшим F_k. Проведены экспериментальные исследования заключающиеся в выяснении качества работы метода на тестовых наборах большой размерности. Для сравнения разработанного алгоритма с известными методами и с приближенными алгоритмами авторами было выбрано несколько групп бенчмарок из различных источников

• ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ РЕШЕНИЙ В ПОПУЛЯЦИОННЫХ АЛГОРИТМАХ НА ОСНОВЕ МЕТОДА МЕТРОПОЛИСА–ГАСТИНГСА

  С.И. Родзин , А.И. Дерменжи

  2025-01-30

  Аннотация ▼

  Наиболее важными задачами принятия оптимальных решений с использованием эвристиче-
  ских алгоритмов считаются повышение точности и предотвращение преждевременной сходимо-
  сти. Большинство исследований в этом направлении сосредоточено на разработке новых опера-
  торов, настройке параметров популяционной метаэвристики и гибридизации нескольких страте-
  гий поиска решений. Гораздо меньше внимания уделяется инициализации – важной операции в по-
  пуляционных алгоритмах, которая связана с созданием исходной популяции решений. Предлагает-
  ся новый подход к инициализации популяции для эвристических алгоритмов. При формировании
  множества начальных решений предлагается использовать метод Метрополиса–Гастингса.
  В соответствии с этим методом исходные решения в популяции принимают значения, близкие к
  глобальному или локальным оптимумам целевой функции. Это позволяет повысить точность
  получаемых решений. Чтобы продемонстрировать возможности предлагаемого подхода к ини-
  циализации, он была встроен в базовый алгоритм дифференциальный эволюции. Для оценки эф-
  фективности стратегии проведена экспериментальная проверка путем сравнения с такими из-
  вестными методами как случайная инициализация, обучение на основе методов оппозиции и хаоса,
  а также метода диагонального равномерного распределения. Сравнение проводилось на репрезен-
  тативном наборе мультимодальных, унимодальных и гибридных функций, включая функцию Рас-
  тригина, Квинга, Розенброка, Швефеля, квинтовую, ступенчатую, сферическую. Анализировались
  скорость сходимости алгоритмов и точность получаемых решений. В качестве показателей
  сравнения использовались среднее значение по лучшим решениям, медианное лучшее решение,
  стандартное отклонение от лучшего решения, количество вызовов функций, коэффициент ус-
  пешности, коэффициент ускорения. Значения показателей усреднялись по результатам 30 от-
  дельных запусков каждого алгоритма. Предлагаемый алгоритм работает быстрее, показывает
  лучшую сходимость и точность. Алгоритм дает лучшие результаты, поскольку стратегия ини-
  циализации позволяет выбирать перспективные решения, близкие к локальным или глобальным
  оптимумам. Статистическая проверка результатов работы алгоритмов по критерию Фридмана
  подтвердила, что предлагаемый подход к инициализации популяции решений обеспечивает лучший
  баланс скорость сходимости/точность решений

• ГИБРИДНАЯ МЕТОДИКА ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПРИОРИТЕТНОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ

  С.А. Ткалич

  2022-03-02

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача построения системы принятия решений в рамках автома-
  тизированных систем безаварийного управления технологическими процессами на основе
  моделей прогнозирования. Представлен анализ моделей и методов прогнозирования аварий-
  ных ситуаций. Сформулирована задача разработки методики практической реализации
  системы на основе интегрального критерия безаварийного управления, учитывающего
  запасы времени на приведение процесса в нормальное состояние (система прогнозирования
  аварийных ситуаций) и ресурсную составляющую (система планово-предупредительного
  обслуживания). Сделан вывод о целесообразности построения систем принятия решений и
  автоматизированных систем управления на основе моделей прогнозирования, как наиболее
  перспективного подхода к решению задачи безаварийного управления технологическими
  процессами. Принцип построения системы принятия решений основан на использовании
  интегрального критерия безаварийного управления. Представлена блок - схема алгоритма
  расчёта интегрального критерия безаварийного управления. Предложена гибридная мето-
  дика практической реализации подобных систем на основе приоритетного регулирования,
  включающего в себя и штатный регулятор. Описана процедура формирования приоритет-
  ных регуляторов по данным прогноза. Приведена блок-схема алгоритма приоритетного
  регулятора, определяющего критический параметр на основе теории чувствительности.
  В случае положительного прогноза на аварию происходит выбор критического параметра
  по максимуму коэффициента чувствительности и на штатный регулятор из матрицы
  критических значений подается в качестве уставки минимальное или максимальное значе-
  ние параметра в зависимости от знака скорости его изменения. Дана структура системы
  принятия решения на основе концепции безаварийного управления технологическими про-
  цессами. Станция безаварийного управления формирует данные для модуля принятия ре-
  шения на основе композиционной модели прогнозирования аварийных ситуаций и инте-
  грального критерия безаварийного управления. Приведена блок-схема алгоритма модуля
  принятия решения по приоритетному регулированию.

• ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ СЛОЖНЫХ УСЛОВИЙ ПОЖАРНОЙ ОБСТАНОВКИ НА КАЧЕСТВО НАБЛЮДЕНИЯ И БЕЗОПАСНОСТЬ ПОЛЁТА БЛА

  М. И. Мокрова

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  Авиационный мониторинг пожаров с помощью беспилотных летательных аппаратов
  (БЛА), в частности, лесных, в процессе которого производится поиск различных объектов
  интереса: людей, автомобилей и пр., является одним из наиболее эффективных мероприя-
  тий по снижению уровня возможных потерь. В представленной работе рассматриваются
  подходы к формированию алгоритмов обработки и улучшения изображений, получаемых в
  процессе выполнения мониторинга пожарной обстановки, основанные на использовании
  нейросетей, а также алгоритмов фильтрации изображений, с целью поиска различныхобъектов интереса. Мониторинг пожаров с помощью беспилотного летательного аппа-
  рата представляет собой двухкритериальную задачу: существует необходимость макси-
  мально обезопасить аппарат от теплового воздействия пожара, а также максимально
  улучшить наблюдаемость, что может быть достигнуто за счёт снижения высоты полё-
  та. В настоящей работе представлены разработанные авторами эмпирические модели
  безопасности полета беспилотного летательного аппарата и наблюдаемости объектов
  интереса в процессе мониторинга пожарной обстановки. Предлагаемые модели позволяют
  учитывать особенности условий мониторинга, такие как приоритетность обнаружения
  объекта интереса к безопасности самого разведывательного аппарата, влажность возду-
  ха, рельеф и вид местности, время суток и прочее. Рассмотрен пример применения модели
  контрастности на примере поиска и обнаружения метки «буква». На основе проведенного
  эксперимента по распознаванию метки в дыму, осуществлен анализ предлагаемых моделей,
  приведены количественные результаты. В работе описаны критерии оптимальности вы-
  бора высоты полёты аппарата над наблюдаемой сценой, которые формируются на основе
  базы экспертных оценок, а также предложенных моделей наблюдаемости и безопасности
  полёта БЛА. В зависимости от целевой задачи поиска возможна вариативность критерия
  оптимальности выбора высоты полёта БЛА над наблюдаемой сценой.