ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2017. № 2
111
УДК 62.50:681.51
DOI: 10.18698/0236-3933-2017-2-111-122
АДАПТИВНЫЕ ФУНКЦИИ ПРИГОДНОСТИ В ЭВОЛЮЦИОННЫХ
ИГРОВЫХ МОДЕЛЯХ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ
В СТРУКТУРНО-СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ
В.А. Серов
1,
2
ser_off@inbox.ru1
Московский технологический университет (МИРЭА), Москва,
Российская Федерация
2
РАНXиГС, Москва, Российская Федерация
Аннотация
Ключевые слова
Разработана эволюционная вычислительная технология
многокритериальной оптимизации структурно-слож-
ных систем в условиях конфликта и неопределенности,
позволяющая построить множество конфликтно-опти-
мальных решений с заданными свойствами. В основе
предложенной вычислительной технологии лежит
механизм формирования адаптивной функции пригод-
ности, использующий обобщение
ε
-вариационного
принципа Экланда на класс задач многокритериальной
конфликтной оптимизации
Многокритериальная оптимиза-
ция, конфликт, неопределенность,
эволюционная вычислительная
технология, генетический алго-
ритм, адаптивная функция при-
годности,
ε
-вариационный прин-
цип Экланда
Поступила в редакцию 09.06.2016
©МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017
Игровые модели управления в структурно-сложных системах (ССС) представ-
ляют собой достаточно широкий класс задач многокритериальной оптимизации
в условиях конфликта и неопределенности. Особенность указанных задач за-
ключается в том, что в основе теоретико-игрового анализа ССС лежат различ-
ные концепции конфликтного равновесия, имеющие множество интерпретаций
в виде конкретных принципов оптимальности и их комбинаций в зависимости
от степени конфликтности, структурной и информационной сложности решае-
мых задач [1–7]. Кроме того, для подобных конфликтных оптимизационных
задач в большей степени, чем для известных многокритериальных задач, харак-
терны высокая размерность пространства поиска, нелинейность, многоэкстре-
мальность, наличие точек разрыва показателей эффективности, сложная топо-
логия области достижимых векторных оценок и области варьируемых парамет-
ров ССС и т. д.
Все перечисленные особенности предопределяют высокую вычислительную
сложность решаемых задач и в сочетании с проблемой глобальной оптимиза-
ции существенно ограничивают возможности, а часто делают невозможным
применение известных оптимизационных методов и алгоритмов для комплек-
сирования принципов оптимальности и поиска конфликтно-оптимальных
решений с заданными свойствами.
В настоящее время в теории и практике поисковых алгоритмов активно
развиваются качественно новые подходы, основанные на принципах и меха-