Найти

Результаты поиска

• ПОИСКОВЫЙ ПОПУЛЯЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СБИС

  Б. К. Лебедев , О.Б. Лебедев , В. Б. Лебедев

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  В работе рассматривается поисковый популяционный алгоритм размещения компо-
  нентов СБИС. По аналогии с процессом возникновения и формирования кристаллов из ве-
  щества, процесс порождения решения путем последовательного проявления и конкретиза-
  ции решения на базе интегральной россыпи альтернатив назван методом кристаллизации
  россыпи альтернатив. Решение Qk задачи размещения представляется в виде биективного
  отображения Fk=A→P, каждому элементу множества A соответствует один единст-
  венный элемент множества P и наоборот. Лежащая в основе алгоритма метаэвристика
  кристаллизации россыпи альтернатив выполняет поиск решений с учетом коллективной
  эволюционной памяти, под которой подразумевается информация, отражающая историю
  поиска решения и памяти поисковой процедуры. Отличительной особенностью используе-
  мой метаэвристики является учет тенденции к использованию альтернатив из наилучших
  найденных решений. Предложены компактные структуры данных для хранения интерпре-
  таций решений и памяти. Алгоритм, связанный с эволюционной памятью, стремится к
  запоминанию и многократному использованию способов достижения лучших результатов.
  Разработанный алгоритм относится к классу популяционных алгоритмов. Итерационный
  процесс поиска решений включает три этапа. На первом этапе каждой итерации конст-
  руктивным алгоритмом формируется nq решений Qk. Работа конструктивного алгоритма
  базируется на базе показателей основной интегральной россыпи альтернатив – матрицы
  R, в которой хранятся интегральные показатели решений, полученных на предыдущих
  итерациях. Процесс назначения элемента в позицию включает две стадии. На первой ста-
  дии выбирается элемент, а на второй стадии – позиция pj. При этом должно выполняться
  ограничение: каждому элементу соответствует одна позиция pj. Рассчитывается оценка
  ξk решения Qk и оценка полезности δk множества позиций Pk выбранных агентами. В рабо-
  те используется циклический метод формирования решений. В этом случае наращивание
  оценок интегральной полезности δk в основной интегральной россыпи альтернатив B вы-
  полняется после полного формирования множества решений Q. На втором этапе итера-
  ции производится наращивание оценок интегральной полезности δk в основной интеграль-
  ной россыпи альтернатив – матрице R. На третьем этапе итерации осуществляетсяснижение оценок полезности δk интегральной россыпи альтернатив R на априори заданную величину δ*. Работа алгоритма завершается после выполнения заданного числа итера-
  ций. Сравнительный анализ с другими алгоритмами решения производился на стандартных
  тестовых примерах (бенчмарках) корпорации IBМ, при этом решения, синтезируемые ал-
  горитмом CAF, превосходят по эффективности решения известных методов в среднем на
  6%. Временная сложность алгоритма – О(n2)-О(n3).

• ПОПУЛЯЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ МЕТОДОМ КРИСТАЛЛИЗАЦИИ РОССЫПИ АЛЬТЕРНАТИВ

  Б. K. Лебедев , О. Б. Лебедев , В.Б. Лебедев

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  В ряде случаев возникает необходимость установления соответствия между заяв-
  ленным и фактическим значением категориальной переменной на основе совокупности
  признаков объекта. В этом случае возникает потребность в классификаторе с оптималь-
  ной последовательностью рассматриваемых атрибутов с заданным значением целевой
  функции. Значением целевой переменной может быть: да, нет, номер сорта, номер класса
  и т.д. В работе решается задача построения классификационной модели в виде оптималь-
  ной последовательность рассматриваемых атрибутов и их значений, входящих в состав
  маршрута от корневой вершины к концевой вершине с заданным значением целевой пере-
  менной. Если требуется классификатор, включающий возможность альтернативных от-
  ветов, то вначале строятся независимо друг от друга оптимальные маршруты для каж-
  дого значения целевой переменной, а затем эти маршруты объединяются («склеиваются»)
  в единое бинарное дерево решений. В алгоритме построения классификатора на основе
  метода кристаллизации россыпи альтернатив, каждое решение Qk интерпретируется в
  виде в ориентированного маршрута Mk на бинарном дереве решений. Назовем порядковый
  номер элемента в ориентированном маршруте Mk позицией siS={si|i=1,2,…,nA}. Элемен-
  том маршрута Mk является пара (xi,ui-), где xi соответствует Ai. ui- в маршруте Mk явля-
  ется ребром, выходящим из xi и соответствует выбранному вместе с Ai значению Ai. Вто-
  рой индекс элемента ui- определится после выбора Ai, помещенного в соседнюю с sj позицию
  sj+1. Работа алгоритма построения дерева решений базируется на использовании коллек-
  тивной эволюционной памяти, под которой подразумевается информация, отражающая
  историю поиска решения. Алгоритм учитывает тенденции к использованию альтернатив
  из наилучших найденных решений. Особенностями являются наличие непрямого обмена
  информацией – стигмержи. Совокупность данных об альтернативах и их оценках состав-
  ляет россыпь альтернатив. Рассмотрены ключевые моменты анализа альтернатив в про-
  цессе эволюционной коллективной адаптации. Экспериментальные исследования показали,
  что разработанный алгоритм находит решения, не уступающие по качеству, а иногда и
  превосходящие своих аналогов в среднем на 3–4 %. Временная сложность алгоритма, полу-
  ченная экспериментальным путем, лежит в пределах О(n2)-О(n3).