Эта публикация цитируется в 1 статье

Системное, эволюционное, когнитивное моделирование

Гибридный алгоритм смешанной многокритериальной оптимизации “кукушкин поиск” с генетическим оператором скрещивания

К. С. Сарин

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Россия

Аннотация: В статье предлагается многокритериальный алгоритм смешанной оптимизации, основанный на метаэвристике “кукушкин поиск” и генетическом операторе скрещивания. Поиск в дискретном пространстве осуществляется с помощью генетического оператора, а в непрерывном пространстве – с помощью стратегии метаэвристики. Работоспособность оценивалась на модифицированных тестах ZDT и DTLZ со смешанными переменными. Результаты эксперимента показали высокую эффективность предлагаемого алгоритма на комплексных оценках сходимости и многообразия.

Ключевые слова: методы оптимизации, многокритериальная оптимизация, метаэвристики, стохастические алгоритмы, эволюционный интеллект, роевой интеллект, смешанная оптимизация, генетический алгоритм, кукушкин поиск, гибридный алгоритм.

DOI: 10.14357/20718594240207

Реферативные базы данных:

•