SOLVING COMPLEX MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEMS WITH THE MODIFIED HEURISTIC STOCHASTIC ALGORITHMS OF DIRECT SEARCH


Citar

Texto integral

Resumo

In this paper the analysis of efficiency of automatically adjusting genetic algorithm and adaptive hybrid stochastic procedure has been fulfilled on representative set of test and real world economical problems. It has been proved that the developed modifications outperform the standard genetic algorithm.

Bibliografia

  1. Zitzler E., Thiele L. Multiobjective evolutionary algorithms: A comparative case study and the strength Pareto approach // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 1999. Vol. 3, № 4. P. 257-271.
  2. Звонков В. Б. Самонастраивающийся генетический алгоритм решения сложных задач оптимизации // Всероссийский конкурс компьютерных программ : тр. III тура Всерос. студ. олимпиады. Вологда, 2010.
  3. Звонков В. Б., Семенкин Е. С. Адаптивная гибридная стохастическая процедура // Решетневские чтения : сб. тез. докл. XIV Междунар. науч. конф. : в 2 ч. Ч. 2 / Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2010. С. 389-390.
  4. Real-Parameter Black-Box Optimization Benchmarking 2009: Experimental Setup : INRIA research report RR-6828 / N. Hansen [et al.]. Saclay, France, 2009.
  5. Клешков В. М., Семенкин Е. С. Модели и алгоритмы распределения общих ресурсов при управлении инновациями реструктурированного машиностроительного предприятия // Пробл. машиностроения и автоматизации. 2006. № 3. С. 24-31.
  6. Пуртиков, В. А. Оптимизация управления формированием кредитного портфеля банка: дис. ... канд. техн. наук. Красноярск, 2001.
  7. Вуколов Э. А. Основы статистического анализа. М. : Форум : Инфра-М, 2004.
  8. Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. М. : Инфра-М, 2003.
  9. Электронный учебник по статистике [Электронный ресурс] // StatSoft : общедоступ. сервис. URL: <http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm> (дата обращения: 07.09.2010).
  10. Michalewicz Z., Schoenauer M. Evolutionary algorithms for constrained parameter optimization problems // Evolutionary Computation. 1996. Vol. 4, № 1. P. 1-32.
  11. Звонков В. Б. Исследование эффективности методов учета ограничений адаптивного эволюционного алгоритма на задачах условной однокритериальной оптимизации // Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития : сб. науч. тр. по материалам Междунар. науч.-практ. конф. : в 2 т. Т. 2. Технические науки. Одесса : Черноморье, 2010. С. 70-83.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Zvonkov V.B., Semenkin E.S., Zvonkov V.B., Semenkin E.S., 2010

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Este site utiliza cookies

Ao continuar usando nosso site, você concorda com o procedimento de cookies que mantêm o site funcionando normalmente.

Informação sobre cookies