Многокритериальная оптимизация при эволюционном поиске с бинарными отношениями выбора - Иродов, В.Ф.; Барсук, Р.В.; Черноморец, Г.Я. (Кибернетика и системный анализ, 2020)
Рассмотрена задача многокритериальной оптимизации, в которой вместо оптимизируемых функций использованы бинарные отношения выбора. Для решения такой задачи предложен алгоритм эволюционного случайного поиска, в котором вместо функции выбора в виде предпочтения используется функция выбора в виде блокировки. Проанализирована сходимость предлагаемых эволюционных алгоритмов и для нее сформулированы достаточные условия. Сопоставлены результаты предложенного эволюционного поиска и известных эволюционных алгоритмов для одной тестовой задачи. Розглянуто задачу багатокритерійної оптимізації, в якій замість оптимізованих функцій використано бінарні відношення вибору. Для розв'язування такої задачі запропоновано алгоритм еволюційного випадкового пошуку, в якому замість функції вибору у вигляді переваги використано функцію вибору у вигляді блокування. Проаналізовано збіжність запропонованих еволюційних алгоритмів і для неї сформульовано достатні умови. Порівняно результати запропонованого еволюційного пошуку і відомих еволюційних алгоритмів для однієї тестової задачі. A multi-objective optimization problem is considered, in which binary choice relations are used instead of optimized functions. To solve this problem, it is proposed to use an evolutionary random search algorithm, in which instead of the choice function in the form of preference, the function of choice in the form of a lock is used. The convergence of the proposed evolutionary algorithms is analyzed, and sufficient conditions for convergence are formulated. The results of the proposed evolutionary search are compared with the results of well-known evolutionary algorithms for one test problem.