Непрерывная оптимизация с помощью гибридной модели клеточных автоматов и обучаемых автоматов

Аннотация: Представлен алгоритм непрерывной оптимизации функций многих переменных, основанный на вычислительной модели клеточного автомата с целевой функцией. Эффективность данной вычислительной модели зависит от выбора правила развития клеточного автомата. При этом использование композиций правил показывает большую эффективность по сравнению с использованием отдельных правил. Отличительной особенностью данного исследования является использование динамической композиции, формируемой в процессе развития клеточного автомата с целевой функцией. Выбор правила на каждом шаге развития клеточного автомата осуществляется с помощью вычислительной модели обучаемого автомата. Результаты вычислительных экспериментов, проведенных со стандартными тестовыми функциями, показали, что данное решение позволяет повысить точность оптимизации.

Ключевые слова: непрерывная оптимизация, клеточные автоматы, обучаемые автоматы, клеточный автомат с целевой функцией

Библиография статьи:
Евсютин О. О. Непрерывная оптимизация с помощью гибридной модели клеточных автоматов и обучаемых автоматов / О. О. Евсютин [и др.] // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2019. – Т. 22, № 1. – С. 50–54. DOI: 10.21293/1818-0442-2019-22-1-50-54