Интеллектуальная оптимизация на основе машинного обучения: современное состояние и перспективы (обзор)

В. И. Донской

Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского, Таврическая академия, факультет математики и информатики просп. Академика Вернадского, 4, Симферополь, 295007, Российская Федерация

Аннотация: Данный обзор посвящен следующей проблеме: необходимо, наблюдая за поведением объекта, автоматически выявить стратегию, позволяющую улучшить (оптимизировать) качество его функционирования. Другими словами, восстановить целевую функцию (набор целевых функций) и ограничения; иначе говоря, синтезировать математическую модель оптимизации с помощью машинного обучения. В обзоре представлены основные разработанные на сегодняшний день методы и алгоритмы, позволяющие автоматически строить математические модели объектов планирования и управления с использованием массивов прецедентов, предположительно являющихся достоверной информацией, что позволяет получать объективные модели управления, отражающие реальные процессы. В этом состоит главное преимущество изложенных в обзоре методов по сравнения с традиционным, субъективным подходом к построению моделей планирования и управления.

Ключевые слова: машинное обучение, оптимизационные модели, неполные данные, искусственный интеллект, нейронные сети.

УДК: 004.855.5+519.852

MSC: 68T05