Veroyatnostnye Geneticheskie Algoritmy Optimizatsii Slozhnykh Sistem

Neobkhodimost' v razrabotke modeley slozhnykh sistem voznikaet v razlichnykh oblastyakh nauki i tekhniki: matematika, ekonomika, meditsina i dr. Pri razrabotke modeley chasto voznikayut zadachi optimizatsii, kotorye obladayut takimi svoystvami, kak mnogoekstremal'nost', mnogokriterial'nost', algoritmicheskoe zadanie funktsiy, slozhnaya konfiguratsiya dopustimoy oblasti, nalichie neskol'kikh tipov peremennykh i t.d. Takie zadachi prakticheski ne reshayutsya s pomoshch'yu klassicheskikh protsedur optimizatsii, chto privodit k neobkhodimosti razrabatyvat' i primenyat' bolee effektivnye i universal'nye metody. K takim metodam otnosyatsya, v chastnosti, geneticheskie algoritmy. Dannaya rabota posvyashchena issledovaniyu novogo stokhasticheskogo poiskovogo algoritma, postroennogo na baze standartnogo geneticheskogo. Takoy algoritm poluchil nazvanie - veroyatnostnyy geneticheskiy algoritm (ili VGA). Ego otlichie ot standartnogo geneticheskogo algoritma, v chastnosti, sostoit v tom, chto v nem novye resheniya poluchayutsya na osnove raspredeleniy statisticheskoy informatsii o poiskovom prostranstve. Takim obrazom, nakaplivaya i ispol'zuya etu informatsiyu, dannye algoritmy samostoyatel'no mogut adaptirovat'sya k reshaemoy zadache.