Найти

Результаты поиска

• ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ

  Л.А. Гладков , Н. В. Гладкова

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Статья посвящена обсуждению проблем построения эволюционирующих мультиа-
  гентных систем. Рассмотрены возможные методологии проектирования мультиагентных
  систем. Отмечена актуальность разработки новых принципов построения мультиагентных
  систем на основе методов эволюционного проектирования. Выделены соответствия между
  терминами теории агентов и теории эволюции. Отмечена перспективность использования
  гибридных подходов к проектированию мультиагентных систем. Рассмотрены принципы
  построения и возможности использования нечетких генетических алгоритмов при проекти-
  ровании мультиагентных систем. Отмечено, что основные модели методы теории эволюци-
  онного моделирования, могут успешно применяться при проектировании мультиагентных
  систем. Предложена эволюционирующей многоагентной системы. Описана процедура фор-
  мирования новых агентов в процессе эволюции. Определен набор параметров, позволяющих
  оценить состояние каждого агента в популяции. Для оценки текущего состояния агента и
  возможностей его взаимодействия с другими агентами предложено использовать ресурсные
  параметры. Приведено определения агентства и семьи, минимальных элементов эволюцио-
  нирующй мультиагентной системы. Предложена эволюционная стратегия построения мо-
  дели эволюционирующей мультиагентной системы. Описаны процедуры выполнения ориги-
  нальных эволюционных операторов для обработки популяции агентов. На основе предложен-
  ной методики была разработана программная система поддержки эволюционного проекти-
  рования агентов и мультиагентных систем. В настоящее время проводятся вычислительные
  эксперименты для исследования предложенной модели проектирования многоагентных сис-
  тем, оценки эффективности различных операторов и схем формирования агентов-потомков,
  необходимые условия выживания.

• ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩИЕ МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ И ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ

  Л. А. Гладков , Н.В. Гладкова

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Статья посвящена обсуждению проблем построения эволюционирующих мультиа-
  гентных систем на основе использования принципов эволюционного проектирования и гиб-
  ридных моделей. Рассмотрено понятие агента. Представлен набор базовых свойств аген-
  та. Рассмотрены аналогии между многоагентными и эволюционными системами. Рас-
  смотрены принципы построения и организации мультиагентных систем. Отмечены сход-
  ства между основными определениями теории агентов и теории эволюции. Отмечено, что
  основные модели эволюции и эволюционные алгоритмы, могут быть с успехом использова-
  ны при проектировании многоагентных систем. Проведен анализ существующих методов
  и методологий проектирования агентов и многоагентных систем. Отмечены существую-
  щие различия в подходах к проектированию многоагентных систем. Описаны основные
  типы моделей и приведены их важнейшие характеристики. Представлена модель взаимо-
  действия агентов, включающая описание услуг (сервисов), взаимосвязей и обязательств,
  существующих между агентами. Описана модель отношений (контактов), которая зада-
  ет коммуникационные связи между агентами. Отмечена важность и перспективность
  использования агентно-ориентированного подхода к проектированию многоагентных сис-
  тем. Предложена концепция проектирования агентов и многоагентных систем, согласно
  которой процесс проектирования включает в себя базовые компоненты самоорганизации,
  в том числе процессы взаимодействия, скрещивания, адаптации к среде и т.д. Рассмотре-
  ны различные подходы к эволюционного проектированию искусственных систем. Предло-
  жена Эволюционная модель формирования агентов и агентств, как основной компонент
  эволюционного проектирования. Предложены модифицированные эволюционные операто-
  ры кроссинговера для реализации процесса проектирования агентов.

• 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.

• 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.