|
Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Глобальная оптимизация на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей с эволюционным управлением параметрами
К. В. Пушкарев Институт космических и информационных технологий СФУ
Аннотация:
Представлен гибридный метод глобальной оптимизации
НАИЗ-PSO на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей
(координат от значений целевой функции) и метода роя частиц, служащий для
нахождения глобального минимума непрерывной целевой функции многих
переменных в области, имеющей вид многомерного параллелепипеда. Целевая
функция рассматривается как абстрактная вычислительная процедура
(«чёрный ящик»).
Метод использует группы пробных точек, движущихся как в методе роя
частиц. Одна из возможных целей движения определяется через отображение
пониженных значений целевой функции в координаты посредством модифицированных дуальных обобщённо-регрессионных нейронных сетей,
конструируемых по пробным точкам.
Параметрами процесса управляет эволюционный алгоритм. В алгоритме
управления популяция состоит из эволюционирующих правил, заключающих
в себе наборы параметров. Для оценки приспособленности особи используются
две числовые характеристики: краткосрочная (очарование) и долгосрочная
(достоинство). По очарованию правила отбираются для размножения и
применения. Достоинством определяется выживание особи при формировании
новой популяции. Двойная оценка правил решает проблему вымирания
потенциально полезных особей при краткосрочном изменении ситуации.
Преимущество эволюционного управления над случайным изменением
параметров НАИЗ-PSO в процессе поиска, а также тенденция к уменьшению
погрешности при повторном использовании базы правил показаны на тестовых
задачах с целевыми функциями 100 переменных
Ключевые слова и фразы:
глобальная оптимизация, эвристические методы, эволюционные
методы, нейронные сети, установка параметров, управление параметрами, метод роя частиц.
Поступила в редакцию: 27.04.2019 Подписана в печать : 26.06.2019
Образец цитирования:
К. В. Пушкарев, “Глобальная оптимизация на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей с эволюционным управлением параметрами”, Программные системы: теория и приложения, 10:2 (2019), 33–65
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ps344 https://www.mathnet.ru/rus/ps/v10/i2/p33
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 168 | PDF полного текста: | 78 | Список литературы: | 20 |
|