Например, Бобцов

МЕТОД ДИНАМИЧЕСКОГО ВЫБОРА ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ КРИТЕРИЕВ В МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМАХ

Аннотация:

Предмет исследования. Предложена модификация метода EA+RL, являющегося одним из методов повышения эффективности эволюционных алгоритмов при помощи вспомогательных критериев. Проведено сравнение предложенной модификации с существующими методами повышения эффективности эволюционных алгоритмов на примере задачи коммивояжера. Метод. В методе EA+RLобучение с подкреплением используется для выбора оптимизируемого критерия, целевого или одного из вспомогательных, на каждой итерации однокритериального эволюционного алгоритма. Предложенная модификация метода EA+RLпозволяет использовать данный подход в многокритериальных эволюционных алгоритмах. В отличие от метода EA+RL, в предложенной модификации на каждом шаге многокритериального эволюционного алгоритма оптимизируются целевой критерий и один из вспомогательных, выбираемый при помощи обучения с подкреплением. Основные результаты. Проведено сравнение предложенной модификации метода EA+RLcсуществующими методами повышения эффективности эволюционных алгоритмов с помощью вспомогательных критериев на примере задачи коммивояжера. В методах EA+RLи предлагаемой его модификации применялись алгоритмы обучения с подкреплением в стационарной и нестационарной средах. Показаны преимущества решения задачи с использованием предлагаемой модификации метода EA+RL, применяемой совместно с алгоритмом обучения с подкреплением в нестационарной среде, по сравнению с использованием ранее известных методов выбора вспомогательных критериев в эволюционных алгоритмах. Практическая значимость. Предложенный в работе подход позволяет повысить эффективность эволюционных алгоритмов, которые применяются для решения NP-трудных задач дискретной оптимизации. К таким задачам относятся, в частности, поиск оптимального маршрута и составление расписаний.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО