Личный кабинет
Подробное описание документа
Трансмерная гибридизация эволюционных алгоритмов многокритериальной оптимизации управления / Серов В. А., Воронов Е. М., Долгачева Е. Л., Косюк Е. Ю., Попова Д. Л., Рогалев П. П. - DOI 10.18698/0236-3933-2023-3-99-124 // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2023. - № 3. -
Скачать документ
Приведен гибридный эволюционный алгоритм многокритериального синтеза оптимального закона управления динамической системой на основе трансмерных моделей поиска. Разработанная трансмерная модель поиска относится к классу моделей последовательной гибридизации типа препроцессор/процессор и подразумевает комбинированное использование эволюционных алгоритмов конечномерной и бесконечномерной многокритериальной оптимизации, реализующих этапы глобального приближенного и локального уточняющего поиска оптимальных решений. Конечномерная модель глобальной многокритериальной оптимизации реализована с помощью эволюционного алгоритма многокритериальной оптимизации относительно полиэдрального конуса доминирования. Использование интервалов неопределенности весовых коэффициентов компонентов векторного показателя при построении полиэдрального конуса доминирования дает возможность уменьшить неопределенность множества Парето за счет выделения на нем подмножества решений, имеющих более высокую степень сбалансированности значений по различным компонентам векторного показателя эффективности. Эволюционный алгоритм бесконечномерной многокритериальной оптимизации представляет собой обобщение методов возможных направлений Зойтендейка на класс задач бесконечномерной многокритериальной оптимизации и используется для реализации этапа уточняющего поиска. Приведены результаты сравнительного анализа эффективности различных гибридных трансмерных моделей эволюционного поиска на примере решения задачи многокритериального синтеза оптимального закона программного управления биореактором. Результаты вычислительных экспериментов показывают, что трансмерная гибридизация эволюционных алгоритмов конечномерной и бесконечномерной многокритериальной оптимизации управления дает синергетический эффект. Этот эффект выражается в существенном повышении точности решения задачи многокритериальной оптимизации управления по сравнению с известными гибридными метаэвристическими алгоритмами оптимизации управления, что позволяет разрешить противоречие между конечномерной моделью глобального поиска и бесконечномерной исходной постановкой задачи Просьба ссылаться на эту статью следующим образом: Серов В.А., Воронов Е.М., Долгачева Е.Л. и др. Трансмерная гибридизация эволюционных алгоритмов многокритериальной оптимизации управления. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2023, № 3 (144), с. 99–124. DOI: https://doi.org/10.18698/0236-3933-2023-3-99-124
62 Инженерное дело. Техника в целом
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 3. - 2023.
