Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления

МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЕ  
АЛГОРИТМЫ   ПОИСКА  

ОПТИМАЛЬНОГО  

ПРОГРАММНОГО  УПРАВЛЕНИЯ 

А.В. ПАНТЕЛЕЕВ
Д.В. СКАВИНСКАЯ

Е.А. АЛЕШИНА

МОНОГРАФИЯ

Москва 
ИНФРА-М 

202

Пантелеев А.В.

Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального прог-

раммного управления : монография / А.В. Пантелеев, Д.В. Ска-
винская, Е.А. Алешина. — Москва : ИНФРА-М, 2024. — 396 с. — 
(Научная мысль). — DOI 10.1273718293.

ISBN 978-5-16-019642-8 (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 978-5-16-019642-8 (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] -