Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.236.83.154
    [SESS_TIME] => 1718712665
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 2b1d245c2cbd1c8e43b91d046cebbe1d
    [UNIQUE_KEY] => 4f21dad88453b0ca1a6b7fe07b0ff3b1
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский журнал вычислительной математики

2020 год, номер 4

Разработка метода метаэвристического программирования для синтеза нелинейных моделей

О.Г. Монахов, Э.А. Монахова
Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия
monakhov@rav.sscc.ru
Ключевые слова: метод метаэвристического программирования, генетический алгоритм, генетическое программирование, алгоритм грамматической эволюции, декартово генетическое программирование, нелинейные модели, биоинспирированные алгоритмы, метаэвристические алгоритмы
Страницы: 415-429

Аннотация

Рассматривается решение проблемы построения нелинейных моделей (математических выражений, функций, алгоритмов, программ) на основе заданных экспериментальных данных, множества переменных, базовых функций и операций. Разработан метод метаэвристического программирования для синтеза нелинейных моделей, который использует представление хромосомы в виде вектора действительных чисел и позволяет применить различные биоинспирированные (природоподобные) алгоритмы оптимизации при поиске моделей. Получены оценки эффективности предложенного подхода с использованием десяти различных биоинспирированных алгоритмов (генетический алгоритм -- две модификации, алгоритм дифференциальной эволюции, алгоритм оптимизации роем частиц, алгоритм колонии пчел, алгоритм оптимизации на основе преподавания и обучения и его две модификации, эволюционная стратегия с адаптацией матрицы ковариаций, алгоритм поиска на основе теплопередачи) и проведено его сравнение со стандартным алгоритмом генетического программирования, алгоритмом грамматической эволюции и алгоритмом декартового генетического программирования. Проведенные эксперименты показали существенное преимущество предложенного подхода по сравнению с указанными алгоритмами как по времени поиска решения (более чем на порядок в большинстве случаев), так и по вероятности нахождения заданной функции (модели) (во многих случаях более чем в два раза).

DOI: 10.15372/SJNM20200405