CC BY
10Решетневскце чтения
УДК 519.6
А. А. Коромыслова
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ПРИ РЕШЕНИИ СЛОЖНЫХ ЗАДАЧ УСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
Проведено исследование и сравнение эффективностей генетических алгоритмов с штрафными функциями в задачах условной оптимизации, а так же проведена апробация алгоритмов на задаче о минимизации стоимости топлива для энергоблоков.
Анализируется работа генетического алгоритма с использованием штрафов для нахождения оптимального решения задач условной оптимизации. Генетические алгоритмы основаны на имитации естественной эволюции [1] и применяются для решения задач безусловной однокритериальной оптимизации. Одним из недостатков классических эволюционных алгоритмов является отсутствие механизма учета ограничений оптимизационной задачи.
Для устранения этого недостатка используются штрафные функции (динамический, смертельный, адаптивный штрафы, а также поведенческая память). В данной работе основным был метод адаптивных штрафных функций, являющийся модификацией метода динамических штрафов.
В рассматриваемом адаптивном методе штрафные функции зависят не только от номера итерации, но и от количества попаданий лучшего представителя популяции в допустимую или недопустимую области.
Выбор наиболее подходящего метода учета ограничений для конкретной задачи является сложной задачей, решаемой в большинстве случаев интуитивно. Для выбора лучшего метода было проведено полное исследование эффективности алгоритмов на репрезентативном множестве тестовых задач.
После тестирования была выполнена апробация алгоритмов на реальной практической задаче.
В данной работе рассматривается статическая задача ELD (Economic Load Dispatch - экономическое распределение нагрузки), предложенная в 2011 г. в СЕС, в которой речь идет о минимизации стоимости топлива для энергоблоков для конкретного периода эксплуатации.
Библиографическая ссылка
1. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с пол. И. Д. Рудинского. М. : Горячая линия - Телеком, 2006.
A. A. Koromyslovа
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
THE EFFICIENCY RESEARCH OF GENETIC ALGORITHMS FOR SOLVING COMPLEX CONSTRAINED OPTIMIZATION PROBLEMS
The performance of genetic algorithms with penalty functions in constrained optimization problems is studied and analised, as well as testing of the algorithms to the problem of minimizing the cost offuel for power plants is conducted.
© KopoMLicioBa A. A., 2012
