Решение оптимизационных задач на когнитивных моделях на основе использования генетических алгоритмов
Автор: Соломатин А.Н.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 4 (64) т.16, 2024 года.
Бесплатный доступ
Когнитивные модели являются одним из эффективных инструментов при решении задач стратегического управления. Традиционное использование когнитивных моделей ограничивается задачами моделирования - задачи оптимизации на этих моделях не решаются из-за их неполиномиальной сложности при невозможности использовать алгоритмы отбраковки решений. В статье оценивается вычислительная сложность оптимизационных задач наиболее общего вида и предлагается для их решения использовать генетические алгоритмы вещественного кодирования. Рассматриваются специфика кодирования информации о параметрах вариантов решения задачи в хромосомах генетического алгоритма и основные особенности различных этапов алгоритма.
Когнитивные модели, стратегическое управление регионом, оптимизация, генетические алгоритмы, вещественное кодирование
Короткий адрес: https://sciup.org/142243520
IDR: 142243520
Список литературы Решение оптимизационных задач на когнитивных моделях на основе использования генетических алгоритмов
- Соломатин А.Н., Хачатуров В.Р. Математическое моделирование в стратегическом управлении регионом. Москва: ВЦ РАН, 2007.
- Хачатуров В.Р., Солом,атин А.Н., Злотов А.В. [и др\. Планирование и проектирование освоения нефтегазодобывающих регионов и месторождений: Математические модели, методы, применение. Москва: УРСС: ЛЕНАНД, 2015.
- Solomatin A.N. Optimization on Cognitive Models // Proc. 15th Intern. Conf. Management of large-scale system development (MLSD), Moscow, 26 28 September 2022. IEEE Conference Publications, IEEE Xplore Digital Library [Электронный ресурс]. P. II. 10.1109/MLSD55143.2022.9934131 (дата обращения 11.09.2024). DOI: 10.1109/MLSD55143.2022.9934131(
- Кулинич А. А. Компьютерные системы моделирования когнитивных карт: подходы и методы // Проблемы управления. 2010. № 3. С. 2 16. EDN: LIBYZW
- Кузнецов О.П. Интеллектуализация поддержки управляющих решений и создание интеллектуальных систем // Проблемы управления. 2009, № 3.1. С. 64-72. EDN: KJUOKB
- Гладков Л.А. Генетические алгоритмы: учебник. 2-е изд. Москва: Физматлит, 2010. EDN: WYZSTL
- Люгер Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / пер. с англ. 4-е изд. Москва: Издательский дом "Вильямс", 2003.
- Herrera F, Lozano М., Verdegay J.L. Tackling real-coded Genetic algorithms: operators and tools for the behavior analysis // Artificial Intelligence Review. 1998. V. 12, N I. P. 265-319. EDN: EREOUD
- Паклин Н.Б. Непрерывные генетические алгоритмы - математический аппарат / Материалы сайта "BaseGroup Labs" [Электронный ресурс]. 2006. URL: 10.25728/mlsd.2022.0529 (дата обращения 11.09.2024)'. DOI: 10.25728/mlsd.2022.0529(
