Розробка методики пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму імператорських пінгвінів

Анотація

Об’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою алгоритму імператорських пінгвінів (АІП), удосконаленого генетичного алгоритму та штучних нейронних мереж, що еволюціонують.

Запропоновано методику пошуку рішень з використанням удосконаленого АІП. В основу дослідження покладений алгоритм АІП – для пошуку рішення щодо стану об’єкту. Для навчання АІП – використовуються штучні нейронні мережі, що еволюціонують, а для відбору найкращих АІП використовується удосконалений генетичний алгоритм. Методика має наступну послідовність дій:

– введення вихідних даних;

– виставлення агентів по площині пошуку;

– нумерація АІП в зграї;

– задання початкової швидкості АІП та теплового випромінювання кожного АІП;

– розрахунок становища кожного АІП на загальній площі пошуку та його вартості;

– наближення (тяжіння) АІП до іншого АІП;

– зміна траєкторії руху АІП;

– відбір кращих особин зі зграї АІП;

– ранжування отриманих рішень та їх сортування;

– навчання баз знань АІП;

– визначення кількості необхідних обчислювальних ресурсів, інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень.

Оригінальність запропонованої методики полягає у розставленні АІП урахуванням невизначеності вихідних даних, удосконаленими процедурами глобального та локального опушку з урахуванням ступеню зашумленості даних про стан об’єкту аналізу. Використання методики дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 13–17 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропоновану методику доцільно використовувати для вирішення задач оцінки складних та динамічних процесів в інтересах вирішення завдань національної безпеки