Найти

Результаты поиска

• МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ СТВОЛОВЫХ КЛЕТОК

  Е. В. Данильченко , В. И. Данильченко , В. М. Курейчик

  2022-05-26

  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.

• ГИБРИДНЫЙ ПОДХОД К СОВМЕСТНОМУ РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ

  Л.А. Гладков , Н.В. Гладкова , Джаббар Ясир Ясир Муханад

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  В статье предложен интегрированный подход к решению задач размещения и трас-
  сировки элементов схем электронной вычислительной аппаратуры. Подход основан на
  совместном решении задач размещения и трассировки с использованием нечетких генети-
  ческих методов. Приведено описание рассматриваемой проблемы и выполнен краткий ана-
  лиз существующих подходов к ее решению. В статье рассматриваются интегрированные
  подходы к решению оптимизационных задач автоматизированного проектирования схем
  цифровой электронно-вычислительной аппаратуры. Подчеркнута актуальность и важность
  разработки новых эффективных методов решения подобных задач. Отмечено, что важным
  направлением развития методов оптимизации является разработка гибридных методов и
  подходов, сочетающих достоинства различных методов вычислительного интеллекта.
  В статье описаны следующие основные моменты: структура предлагаемого алгоритма и
  его основные этапы; модифицированные генетические операторы кроссовера; предложены
  модели формирования текущей популяции; модифицированные эвристики, операторы и
  стратегии поиска оптимальных решений. Приведены результаты вычислительных экспе-
  риментов. Проведенные эксперименты подтверждают эффективность предложенного
  подхода. В заключении приводится краткий анализ полученных результатов.