![Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики](/images/mag-ntv.png)
Мифтахов Э.Н., Кашникова А.П., Иванов Д.В.
Использование генетических алгоритмов для решения задачи поиска оптимального состава реакционной смеси
Использование генетических алгоритмов для решения задачи поиска оптимального состава реакционной смеси
![Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики](/images/mag-ntv.png)
Аннотация:
Введение. Представлен эвристический подход к оптимизации сложных физико-химических процессов в виде генетического алгоритма решения задач. В сравнении с другими эволюционными методами генетический алгоритм позволяет работать с большими пространствами поиска и сложными функциями оценки, что особенно важно при исследовании многофакторных физико-химических систем. В связи с достаточно высокой потребностью в вычислительных ресурсах при работе с крупными и сложными пространствами поиска оптимизация имеющихся схем организации расчетов положительно влияет на точность получаемых результатов. В работе предложен модифицированный генетический алгоритм, позволяющий минимизировать количество итераций для достижения заданной точности при решении задачи поиска оптимального состава исходной реакционной смеси. Метод. Для сложного физико-химического процесса сформулирована задача оптимизации, которая заключается в поиске состава исходной реакционной смеси, способствующего максимизации (или минимизации) заданного целевого параметра. Критерий оптимальности определяется типом решаемой задачи и при организации вычислений ориентирован на максимальный выход целевого продукта. Основные этапы реализации генетического алгоритма включают в себя создание начального набора решений и последующую итерационную оценку их качества для дальнейшего комбинирования и изменения до достижения оптимальных значений с использованием механизмов, схожих с биологической эволюцией. Для повышения эффективности метода и сокращения числа итераций предложена модификация генетического алгоритма, которая сводится к динамической оценке параметра «мутации», зависящей от разнообразия особей в образованной популяции решений. Основные результаты. На основании серии вычислительных экспериментов проведен анализ влияния параметров генетического алгоритма на точность и эффективность решения задачи на примере исследования кинетики ферментативной реакции Михаэлиса–Ментен. Результаты вычислений по определению оптимального состава реакционной смеси показали, что динамическое определение параметра «мутации» способствует повышению точности решения задачи и кратному снижению относительной величины ошибки, достигающей 0,77 % при выполнении 200 итераций и 0,21 % — при 400 итераций. Обсуждение. Представленный модифицированный подход к решению задачи оптимизации не ограничен типом и наполнением изучаемого физико-химического процесса. Проведенные вычисления показали высокую степень влияния параметра «мутации» на точность и эффективность решения задачи, а динамическое управление величиной данного параметра позволило повысить скорость работы генетического алгоритма и уменьшить количество итераций для достижения оптимального решения заданной точности. Это особенно актуально при исследовании многофакторных систем, когда влияние параметров носит нетривиальный характер.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Евстропьев С.К., Волынкин В.М., Булыга Д.В., Островский В.А., Макаров К.Н. и др.
Органо-неорганические светопоглощающие композиты для ближней инфракрасной области спектра - Шулепова А.В., Шулепов В.А., Стригалев В.Е.
Исследование пироэлектрического эффекта и создание модифицированной конструкции фазового модулятора на основе ниобата лития - Опарин Е.Н., Лаппо-Данилевская А.К., Черных А.В., Цыпкин А.Н.Изменение контраста изображения объекта наблюдения при однопиксельной и матричной визуализации через рассеивающую среду
- Нгуен Х.Т., Власов С.М., Пыркин А.А., Калинин К.Ю., Нгуен М.Х., Нгуен В.В., Буй В.Х.
Синтез адаптивного наблюдателя для нелинейных нестационарных систем - Антипина Е.В., Мустафина С.А., Антипин А.Ф.
Автоматизация поиска оптимальных значений параметров процесса олигомеризации этилена - Осадченко А.В., Амброзевич С.А., Захарчук И.А., Ващенко А.А., Дайбаге Д.С., Рыжов А.В. и др.
Электролюминесценция новых координационных соединений ионов европия с β-дикетонами, уксусной и масляной кислотами - Казиева Н.М., Кухарев Г.А., Мауленов К.С.
Метод формирования мультимедийных файлов для задач лицевой биометрии и ее приложений - Кулин Н.И., Муравьев С.Б.
Продвинутые методы внедрения знаний в больших языковых моделях - Сидоренко Д.А., Шалыто А.А.
Предсказание связей «ген-болезнь» с помощью гетерогенной графовой нейронной сети - Садин Д.В.
Компьютерное моделирование взаимодействия ударной волны со стенкой, экранированной неоднородным слоем газовзвеси - Деева И.Ю., Шахкян К.А., Каминский Ю.К.
Моделирование многомерных данных с помощью композитных байесовских сетей - Заричняк Ю.П., Ходунков В.П.
Метод получения двухкомпонентных композиционных материалов с заданной теплопроводностью - Брызгунов П.А., Рогалев А.Н., Киндра В.О. и др.
Компьютерное моделирование тепломассообменных процессов при конденсации водяных паров из продуктов сгорания природного газа на поверхности гладких цилиндрических труб - Сухотерин М.В., Сосновская А.А.
Потеря устойчивости защемленной по контуру прямоугольной нанопластины - Булат П.В., Вокин Л.О., Волков К.Н. и др.
Конфигурируемые модели горения в камере сгорания микротурбинного двигателя с возможностью подключения различных физико-химических процессов - Сухов В.Д., Короткевич Г.В., Сергушичев А.А.
Многоуровневое расщепление в методе Монте-Карло для оценки вероятностей редких событий в пермутационных тестах - Теплякова А.Р., Шершнев Р.В., Старков С.О.
Метод сегментации мышечной ткани на снимках компьютерной томографии на базе предобработанных трехканальных изображений - Давыдов С.Ю., Лебедев А.А.
Модель адсорбции на эпитаксиальном графене: аналитические результаты