Застосування роєвого та еволюційного алгоритму для вирішення дворівневих задач оптимізації

Анотація

В статті досліджується складність вирішення дворівневих задач оптимізації з використанням роєвих систем. Розглядається об'єкт управління як комплексна роєва система, яка описується функціями взаємодії між часовими моментами, станами, управлінськими впливами та виходами. Структурно система представлена як інтеграція обчислювальних систем і включає канали сприйняття (входи) і передачі (виходи) інформації. Основна увага приділяється аналізу впливу інформаційних сигналів на поведінку системи, а також розробці моделей для оптимального управління на основі абстрактних інформаційних процесів. Досліджено модель керованої системи забезпечує збір, генерацію, обробку та редуплікацію інформації в контексті специфічних умов експлуатації, такі процеси моделюються через семантичні гіперграфи та інтеграцію елементарних підсистем з відповідними функціями згортки інформації, які детально описуються у статті. Дослідження також розглядає розробку еволюційного алгоритму для системи, що включає аналіз внутрішніх та зовнішніх інформаційних потоків, а також механізми впливу на поведінку системи. Результати моделювання дозволяють відображати динаміку станів системи та оптимізувати управлінські рішення на основі множини можливих стратегій. Стаття звертає увагу на важливість тимчасової логіки та нечітких моделей для забезпечення гнучкості та адаптивності роєвих систем, зосереджуючись на формалізації відносин у системі через нечіткі відносини еквівалентності та часткового порядку. Описано використання грат та алгебраїчних систем для розробки структурної організації управління, що дозволяє ефективно моделювати роєві системи як інтегровані комплекси. Розробка методів для перевірки та валідації ефективності роєвих алгоритмів в різноманітних задачах оптимізації, забезпечуючи їх надійність і відповідність. Стаття висвітлює потенційні напрямки для подальших досліджень, зокрема розробку нових методів для покращення алгоритмічної складності та застосування роєвих та еволюційних алгоритмів у нових областях. Подальше інтегрування з машинним навчанням та іншими технологіями може забезпечити більшу адаптивність та ефективність роєвих систем.