Разработка программного обеспечения метода глобальной оптимизации, имитирующего поведение стаи серых волков

В данной статье рассматривается разработка программного обеспечения, позволяющего смоделировать алгоритм поиска экстремума функций многих переменных при параллелепипедных ограничениях, имитирующий поведение стаи серых волков. Для анализа эффективности работы алгоритма создано программное обеспечение, позволяющее варьировать параметры метода. В статье приведены примеры работы программы на стандартном общепринятом наборе тестовых функций. Целью работы программы является сбор и анализ статистических результатов, позволяющих оценить точность нахождения экстремума и характер сходимости. Программа позволяет построить линии уровня целевых функций и продемонстрировать работу алгоритма по шагам. Анализ статистических данных позволил сформулировать обоснованные рекомендации по выбору параметров алгоритма.

1. Пантелеев А.В., Скавинская Д.В. Метаэвристические алгоритмы глобальной оптимизации. М.: Вузовская книга, 2019.
2. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014.
3. Гладков В.А., Курейчик В.В. Биоинспирированные методы в оптимизации. М.: Физматлит, 2009.
4. Glover F.W., Kochenberger G.A. (eds.). Handbook of Metaheuristics. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 2003
5. Floudas C.A., Pardalos P.M. (eds.). Encyclopedia of Optimization. Springer, 2009.
6. Clerc M. Particle swarm optimization. ISTE Ltd, 2006.
7. Mirjalili S., Mirjalili S.M., Lewis A. Grey wolf optimizer //Advances in Engineering Software. 2014. Vol. 69. P. 46–61.
8. Mittal N., Singh U., Sohi B.S. Modified grey wolf optimizer for global engineering optimization // Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2016. Article ID 7950348. http://dx.doi. org/10.1155/2016/7950348
9. Пантелеев А.В. Метаэвристические алгоритмы оптимизации законов управления динами- ческими системами. М.: Факториал, 2020.

PlumX

Метрики публикации