Научная статья на тему 'Самоорганизующийся генетический алгоритм эффективный способ достижения оптимума'

Самоорганизующийся генетический алгоритм эффективный способ достижения оптимума Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
177
73
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Самоорганизующийся генетический алгоритм эффективный способ достижения оптимума»

Известия ТРТУ

Тематический выпуск

использования собственного генератора пользователя. Дополнительный встроенный редактор графиков позволяет отредактировать и сохранить полученные в процессе исследований результаты и зависимости.

Входящий в состав комплекса редактор графов способен хранить полученные графы в различных видах, позволяющих редактировать их впоследствии как самим редактором, так и любым внешним текстовым редактором. Для совместимости с различными типами алгоритмов, работающими с графами предусмотрена возможность подключения к интерфейсу конвертора (программы-преобразователя внутреннего формата представления графа во внешний формат воспринимаемый внешним алгоритмом).

В качестве составной части программного комплекса были созданы встроенные подсистемы, позволяющие производить следующие операции с графами:

♦ разбиение графа на плоские суграфы;

♦ исследование графа на предмет планарности;

♦ укладка графа на плоскости.

УДК 621.381

Л.А. Гладков, А.А. Полупанов

САМООРГАНИЗУЮЩИЙСЯ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ -ЭФФЕКТИВНЫЙ СПОСОБ ДОСТИЖЕНИЯ ОПТИМУМА

Генетические алгоритмы (ГА) представляют собой мощный оптимизацион-

, -

.

Задача компоновки элементов (узлов) коммутационной схемы электронновычислительной аппаратуры (ЭВА) является одним из этапов при проектировании .

.

части с элементами самоорганизации, позволяющий быстро и эффективно решать

( ). -

плекса прикладных программ в среде программирования Borland C++ Builder 3.0.

Особенностью разработанного ГАСЭС является блок самоорганизации, основными функциями которого являются:

1)

применения генетических операторов при изменении текущих параметров;

2) получение более «качественных» потомков после применения ГО.

Гибкость структуры ГАСЭС, возможность её настройки и перенастройки позволяет получать высокие результаты за приемлемое время. Так, в частности, по сравнению с простым генетическим алгоритмом качество решений получаемых ГАСЭС в 1,4-2,3 раза выше.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.