Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления

Москва
ИНФРА-М
2020

МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ  
АЛГОРИТМЫ   ПОИСКА  
ОПТИМАЛЬНОГО  
ПРОГРАММНОГО  УПРАВЛЕНИЯ 

А.В. ПАНТЕЛЕЕВ
Д.В. СКАВИНСКАЯ
Е.А. АЛЕШИНА

МОНОГРАФИЯ

Пантелеев А.В.
Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления : монография / А.В. Пантелеев, Д.В. Скавинская, Е.А. Алешина. — Москва : ИНФРА-М, 2020. — 396 с. — 
(Научная мысль). — DOI 10.1273718293.

ISBN 978-5-16-011841-3 (print)
ISBN 978-5-16-104298-4 (online)

В книге описано применение современных методов поиска условного 
глобального экстремума: эволюционных методов; методов «роевого» интеллекта; методов, имитирующих физические процессы; мультистартовых 
методов в задачах нахождения оптимального программного управления 
нелинейными детерминированными динамическими системами. В каждом разделе приведены постановка задачи, стратегия поиска, детальный 
алгоритм решения, результаты решения модельных примеров и прикладных задач.
Для студентов и аспирантов  технических вузов и университетов, 
а также инженеров, интересующихся проблемами глобальной оптимизации и теории управления.
УДК 517.977(075.4)
ББК 22.14 

УДК 517.977(075.4)
ББК 22.14
 
П16

©  Пантелеев А.В., Скавинская Д.В., 
      Алешина Е.А., 2016
ISBN 978-5-16-011841-3 (print)
ISBN 978-5-16-104298-4 (online)

П16

Р е ц е н з е н т ы: 
А.В. Борисов – д-р физ.-мат. наук, ведущий научный сотрудник (Институт  
проблем информатики Федерального  исследовательского  центра «Информатика и управление»  Российской академии наук);
Л.В. Вишнякова – д-р техн. наук,  проф., начальник подразделения (Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем)

--. , , , 
. [44, 45, 64]. [11, 67, 107, 161, 167]. , () . 
, () . . , , [6, 9, 13–15, 24, 
27, 54, 80, 86, 95, 98, 102, 107, 112, 147, 156, 163]. , , . , , . . (), (– ). . 
, , , : 
; , ; 
, «» . 
; , ; ; 
; 

; ; . 
, , , , , . 
– – , -. 
– «» – , , , . , «» , . 
. , [27, 54, 79, 94, 101, 116, 148]. . 
(Evolutionary Methods) – . , . (, ). . . , . (, , , ), . 
, , , . 
(Genetic Algorithms) . () [3, 6, 80, 94, 115, 122, 149, 171]. 
, . , 

. , 
. . 
: . 
, «» (). [122], , . , . [3, 
27, 28, 36, 49, 54, 73, 86, 146]. 
. 
. , . [171] [14, 27, 28, 35, 49, 51, 52, 54, 86, 119, 
146]. 
, , – (Artificial Immune Systems), . () [9, 22, 48, 50, 80, 82–84, 128]. 
, . , , . , . 
. , . , . 
(Scatter Search). [27, 54, 99, 113, 114]. 

-, , , .. «» . . , .  , – , -, (-) [45]. 
(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES) [117]. [54, 116, 123]. , . . . . , . CMA-ES , . CMA-ES . 

(Variable esh ptimization), [160], , 
, . : () (, ). . (, ) . , 
. . 
, . 
(Differential Evolution) [85, 
105, 159] , . 
(differences) () , , , 

[40, 42, 54]. , . , . . (-) , -, 
. -, -, . , . 
(Memetic Algorithm), , , , . «» [93]. , , , 
, , .. 
. , . «» «, , .» [10]. 
«» () . (P. Moscato) [150], . () () , , . , , [151]. 
, , , . . , , . -, . . , (Baldwinian Evolutionary Algorithms),  (Lamarckian Evolutionary Algorithms), 

. 
(Simulated Annealing) . , [135], , [75, 124–127]. , , . , . «» () 
, . , , «» . , . 
«» , . (Adaptive Simulated Annealing) . , .
, . . , 
«» . . «» 
, .. .
. 

, , (). , . .
, , .
, , , (), ,  (, ), , .. – , 
. .
: [142], 
[120] -[99, 112, 118]. 
(Luus-Jaakola) , () (). , . , 
. . , . , . 
, . 
(Greedy 
Randomized Adaptive Search Procedure) , 
.. , : . 
. () , – . 

, .
-(TabuSearch) : , -. . . – – , . , , -, . .
(Particle Swarm Optimization Strategy), [100, 134],  , , . 
. , (). , , . . . .  .
, : (); ; ; (), (, ); . , ; 
; , .
(Ant olony Optimization) «» [102, 163], . 
. (M. Dorigo) [96]. [97]