Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование
Проведено систематическое наукометрическое исследование применений эволюционных компьютерных технологий в различных областях науки и техники. Проанализированы четыре полные Международные реферативные Базы данных: “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials S...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Вопросы атомной науки и техники |
|---|---|
| Дата: | 2005 |
| Автори: | , , , , , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України
2005
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/80598 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование / И.М. Неклюдов,В.Ф. Клепиков, В.Ю. Корда, А.Г. Шепелев, Aлександр Шепелев, О.В. Немашкало, Т.А. Пономаренко, Л.Д. Юрченко, Л.П. Корда // Вопросы атомной науки и техники. — 2005. — № 5. — С. 121-127. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859981971951714304 |
|---|---|
| author | Неклюдов, И.М. Клепиков, В.Ф. Корда, В.Ю. Шепелев, А.Г. Шепелев, Aлександр Немашкало, О.В. Пономаренко, Т.А. Юрченко, Л.Д. Корда, Л.П. |
| author_facet | Неклюдов, И.М. Клепиков, В.Ф. Корда, В.Ю. Шепелев, А.Г. Шепелев, Aлександр Немашкало, О.В. Пономаренко, Т.А. Юрченко, Л.Д. Корда, Л.П. |
| citation_txt | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование / И.М. Неклюдов,В.Ф. Клепиков, В.Ю. Корда, А.Г. Шепелев, Aлександр Шепелев, О.В. Немашкало, Т.А. Пономаренко, Л.Д. Юрченко, Л.П. Корда // Вопросы атомной науки и техники. — 2005. — № 5. — С. 121-127. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Вопросы атомной науки и техники |
| description | Проведено систематическое наукометрическое исследование применений эволюционных компьютерных технологий в различных областях науки и техники. Проанализированы четыре полные Международные реферативные Базы данных: “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science Citation Index” и “Database on Physics, Electronics and Computing”. Динамика информационных потоков по исследуемой теме имеет характер быстрого роста количества публикуемой информации. Результаты исследований свидетельствуют об актуальности, перспективности и возможности развития эволюционных компьютерных технологий в Украине.
Проведено систематичне науковометричне дослідження областей використання еволюційних алгоритмів. Проаналізвано чотирі
повні Міжнародні реферативні Бази Даних: “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science
Citation Index” і “Database on Physics, Electronics and Computing”. Відмічено бурне зростання кількості публікуємої інформації по
досліджуємій темі. Визначено вклад основних країн в публікації. Зроблено висновок про актуальність, перспективність та можливості
розвитку еволюційних комп’ютерних технологій в Україні.
A systematic scientometric investigation into the field of evolutionary algorithm application has been performed. Four total International
Reference Databases “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science Citation Index” and
“Database on Physics, Electronics and Computing” were analyzed. A rapid rise in the quantity of information published on the topic under study
is noted. The percentage of publications on the topic by different countries is determined. A conclusion is drawn on the urgency, prospects and
possibility of evolutionary computer technology development in Ukraine.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:26:12Z |
| format | Article |
| fulltext |
УДК 539.17:621.039:004.023
ЭВОЛЮЦИОННЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: НАУКО-
МЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
И.М. Неклюдов1, В.Ф. Клепиков2, В.Ю. Корда2, А.Г. Шепелев1, Олександр Шепелев3,
О.В. Немашкало1, Т.А. Пономаренко1, Л.Д. Юрченко1, Л.П. Корда1
1ННЦ ХФТИ НАН Украины; 2ИЭРТ НАН Украины, г. Харьков, Украина;
3Университет Токио, г. Токио, Япония
Проведено систематическое наукометрическое исследование применений эволюционных компьютерных
технологий в различных областях науки и техники. Проанализированы четыре полные Международные ре-
феративные Базы данных: “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials
Science Citation Index” и “Database on Physics, Electronics and Computing”. Динамика информационных пото-
ков по исследуемой теме имеет характер быстрого роста количества публикуемой информации. Результаты
исследований свидетельствуют об актуальности, перспективности и возможности развития эволюционных
компьютерных технологий в Украине.
ВВЕДЕНИЕ
Практически все научные и технологические
проблемы, стоящие перед человечеством, обладают
важной объединяющей особенностью: они носят оп-
тимизационный характер. Действительно, например
в физике, вариационный принцип, суть которого за-
ключена в поиске некоторых оптимальных зависи-
мостей для различных, не всегда наблюдаемых в
эксперименте величин, порождает классическую и
квантовую механику и оптику, квантовую теорию
поля, специальную и общую теории относительно-
сти. В математике решение алгебраического (диффе-
ренциального, интегрального) линейного (нелиней-
ного) уравнения есть задача о поиске оптимальной
функции, максимально удовлетворяющей оператору
задачи и граничным условиям. В химии (и фармако-
логии) создание нового соединения с заданными
свойствами сводится к поиску оптимального состава
неорганических (и органических) компонентов и оп-
тимальной технологии их синтеза. В инженерии про-
цесс проектирования промышленного объекта есть
поиск его оптимальной конструкции с учетом
свойств материалов и функциональных особенно-
стей производственного процесса, для исполнения
которого предназначен этот объект. В той или иной
степени любую задачу из любой отрасли человече-
ской деятельности можно сформулировать как
проблему оптимизации. Более того, биологическая
жизнь сама по себе есть процесс оптимизации,
направленный на адаптацию к постоянно меняю-
щейся окружающей среде.
Современные оптимизационные задачи отлича-
ются экстремально большим количеством варьируе-
мых параметров, высокой степенью связности пара-
метров задачи, сложной топографией пространства
параметров, которая зачастую заранее неизвестна,
непредсказуема и, к тому же, постоянно меняется во
времени. К настоящему времени для решения таких
экстремальных по сложности задач разработан це-
лый ряд оптимизационных методов, основанных на
определенной гибридизации следующих двух основ-
ных оптимизационных стратегий: детерминистиче-
ской и стохастической. Детерминистическая страте-
гия в той или иной степени использует идею о наи-
быстрейшем достижении ближайшего оптимума,
что обеспечивается благодаря учету предыдущих те-
стов целевой функции и расчету необходимых гра-
диентов. Невзирая на высокую скорость работы, ал-
горитмы, использующие детерминистическую стра-
тегию, имеют тенденцию к накоплению ошибок вы-
числений и, что более важно, оказываются мало эф-
фективными в пространствах параметров с большим
числом локальных оптимумов. Стохастическая стра-
тегия так или иначе сводится к набору статистики
случайных проб и ошибок. По построению методы,
использующие такую стратегию, свободны от недо-
статков, присущих методам, основанным на детер-
министической стратегии, и, в принципе, позволяют
избежать остановок в локальных оптимумах, однако
требуют значительных вычислительных ресурсов.
Описанные базовые идеи оптимизации имеют
своей целью поиск либо одного очень точного реше-
ния (детерминистические методы), либо целого на-
бора достаточно оптимальных решений (стохастиче-
ские подходы). Кроме того, они либо принципиаль-
но последовательны (детерминистические методы),
либо параллельны (стохастические подходы). С тео-
ретической точки зрения, использование компьюте-
ров с параллельной архитектурой процессоров поз-
воляет значительно сократить время расчетов. На
практике же это не дает ожидаемого выигрыша в
скорости, так как для детерминистических методов
требуется дополнительное распараллеливание, а для
стохастических подходов становится актуальной
проблема синхронизации параллельных процессов.
Следовательно, наиболее мощными и производи-
тельными должны оказаться методы оптимизации,
которые, с одной стороны, нацелены на нахождение
целого набора достаточно оптимальных решений
вместо одного очень точного (свойство популяци-
онности метода), а с другой стороны, хорошо при-
способлены для использования на компьютерах с
высокопараллельной архитектурой процессоров
(свойство параллельности метода). Поэтому поиску
именно таких алгоритмов в последнее время уделя-
ется все больше внимания.
Инженеры и дизайнеры программного обеспече-
ния всегда обращались за новыми идеями к биоло-
гии. Так произошло и с эволюционными компьютер-
ными технологиями. Ученых всегда интересовало,
каким образом природе удалось достичь такого раз-
нообразия и приспособленности различных форм
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 121
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
жизни на Земле. Иными словами, какой метод опти-
мизации использует природа [1]? Ответ на этот во-
прос дает теория эволюции, изложенная в любом
учебнике по биологии. Стратегию оптимизации,
основанную на генетической эволюции обычно на-
зывают эволюционным алгоритмом (ЭА) [2-5]. С
точки зрения ЭА, процесс оптимизации представ-
ляет собой отбор наиболее подходящих (оптималь-
ных для целевой функции) наборов оптимизируемых
параметров. Вместе с тем, использование дарви-
новской идеи о биологической эволюции посред-
ством естественного отбора сопровождается вос-
произведением деталей механизмов, благодаря кото-
рым эта эволюция осуществляется: мутация, реком-
бинация и наследование. Эволюционный взгляд поз-
воляет классифицировать детерминистические мето-
ды оптимизации как методы с полным наследовани-
ем, так как каждое новое вычисление целевой функ-
ции полностью определено предыдущим. Методы
случайного поиска в этом же ракурсе характеризу-
ются полным отсутствием наследования (полной му-
тативностью), так как каждое последующее вычис-
ление целевой функции полностью независимо. Ко-
пируя природу, ЭА комбинирует мутацию, рекомби-
нацию и наследование таким естественным спосо-
бом, который может быть легко настроен для реше-
ния практически любой задачи. Иными словами,
эволюционный алгоритм является универсальным
алгоритмом.
Простейший ЭА (называемый часто генетиче-
ским алгоритмом) выглядит следующим образом.
Для генетической кодировки численных значений
оптимизируемых параметров, наличия либо отсут-
ствия некоторых специфических свойств сложной
системы, исполняемых частей компьютерных про-
грамм, и т. д. используются двоичные числа. Каж-
дый оптимизируемый параметр представляется по-
следовательностью двоичных битов (генов). Полный
набор генов (закодированных параметров) называют
хромосомой. Каждая особь содержит полный набор
хромосом (геном). Приспособленность (селективное
качество) особи определяется тем, насколько хоро-
шо данный набор параметров удовлетворяет услови-
ям решаемой задачи. Фиксированное число особей
образуют популяцию. Эволюционный процесс начи-
нается с начальной популяции, составленной из осо-
бей, геномы которых заполнены случайными генами
(численные значения оптимизируемых параметров
выбраны случайно в требуемых диапазонах). Целе-
вая функция вычисляется индивидуально для каж-
дой особи, после чего последняя приобретает селек-
тивное качество (приспособленность). Из популяции
выбираются две родительские особи, которые
производят две особи-потомки (репликация роди-
телей). Один из рецептов выбора родителей таков:
чем выше приспособленность особи, тем выше для
нее вероятность быть выбранной в качестве родите-
ля. Генетические изменения в процессе репликации
достигаются благодаря двум ключевым операторам
алгоритма: мутации и кроссоверу. При мутации
один или несколько битов гена потомка случайно
инвертируются (относительно соответствующего
гена родителя). При кроссовере гены потомков об-
мениваются комплиментарными связными порция-
ми битов. После репликации для каждого потомка
вычисляется целевая функция и им присваивается
приспособленность. Далее из популяции выбирают-
ся две особи, на места которых помещаются особи-
потомки. Один из рецептов отбора особей из попу-
ляции следующий: если данный потомок более при-
способлен, чем наименее приспособленная особь в
популяции, то последняя заменяется данным потом-
ком. Важно, что численность популяции при этом
сохраняется. Затем выбирается новая пара роди-
телей и процесс повторяется. Эволюционный про-
цесс разумно остановить, когда, например, все особи
в популяции оказываются одинаково приспособлен-
ными, так что нельзя ожидать дальнейшего улучше-
ния, либо все соответствующие друг другу гены сов-
падают по битам.
Ведущим оператором ЭА, порождающим эволю-
ционный процесс, является мутация. Аналогично
тому, как этот процесс возникает в живой природе,
мутация в кибернетическом мире порождает новые
гены. Кроссовер по сути есть механизм, посред-
ством которого гены, рожденные благодаря мута-
ции, дрейфуют в популяции, улучшая сходимость
эволюционного процесса.
Величины и соотношение частот применения
операторов мутации и кроссовера определяет, в ко-
нечном итоге, скорость и эффективность эволюци-
онного процесса как способа достижения решения
требуемой задачи с требуемой точностью. Напри-
мер, частота мутации управляет степенью наследо-
вания: если она слишком велика, то наследование
почти полностью отсутствует и ЭА становится од-
ним из стохастических подходов; если она слишком
мала, то наследование является практически полным
и ЭА оказывается одним из детерминистических ме-
тодов.
Описанный алгоритм может быть одинаково про-
сто реализован в любой операционной среде и на
любом языке программирования. Он идеально под-
ходит для использования на компьютерах с парал-
лельной архитектурой процессоров. Его параметры
(размер популяции, число потомков, частоты мута-
ции/кроссовера, стратегии выбора родителей и т. д.)
легко настраиваются во время самого процесса ре-
шения задачи.
Универсальность и простота ЭА, а также бы-
стрый рост производительности компьютерной тех-
ники, сопровождающийся ее стремительным уде-
шевлением, обусловили постоянное расширение
поля применений эволюционных алгоритмов. ЭА
были успешно применены для решения таких
проблем, например, как управление воздушным дви-
жением [6], распознавание образов [7], обучение
нейронных сетей [8], прогнозирование экономики
[9], интегрирование дифференциальных уравнений
[10], предсказание структуры атомных и молекуляр-
ных кластеров [11], что открывает принципиальные
возможности в конструировании новых фармацевти-
ческих препаратов, оптимизации процесса фракталь-
ного сжатия графической информации, оптимизации
термодинамического анализа фазовых переходов
[12], оптимизации диагностики и процесса лечения
онкологических заболеваний [13-16], оптимизации
антибактериальной терапии, моделировании эколо-
гических систем [5] и т. д.
Вместе с тем, такое разнообразие задач по тема-
тике и сложности, решаемых с помощью ЭА, свиде-
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 122
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
тельствует об огромном поле оптимизационных
проблем естественных и компьютерных наук, про-
мышленности, проектирования, управления и бизне-
са, ждущих своего разрешения. Следовательно, вы-
зывает особый интерес проведение систематическо-
го наукометрического исследования областей при-
менения ЭА.
В нашем исследовании использованы четыре
полные Международные реферативные Базы данных
(БД): “Zentralblatt für Mathematik“, 1950-2004 гг.
(ZBMath), “International Nuclear Information System”,
1970-2004 гг. (INIS), “Materials Science Citation In-
dex”, 1991-2004 гг. (MSCI) и “Database on Physics,
Electronics and Computing”, 1969-2004 гг. (INSPEC).
Первая БД содержит более 1,8 млн. рефератов из
2000 журналов, сериальных изданий и книг по мате-
матике, опубликованных по настоящее время. Вто-
рая содержит более 2,4 млн. рефератов статей из
журналов, отчетов и др. информационных докумен-
тов по мирному использованию атомной энергии,
введенных государствами-членами МАГАТЭ. Тре-
тья содержит более 2,5 млн. рефератов статей из 500
журналов мира, книг и трудов конференций, опубли-
кованных по материаловедению. Четвертая содер-
жит более 8 млн. рефератов статей из 6000
журналов, трудов конференций, книг и других
источников по физике, электронике и
вычислительной техники. В каждой БД мы провели
автоматизированный анализ динамики информаци-
онных потоков по некоторым интересным направле-
ниям исследуемой темы.
БД ZB MATH
На рис. 1 представлен график кумулятивного ро-
ста числа публикаций (нарастания общего количе-
ства информационных документов), посвященных
генетическим и/или эволюционным алгоритмам
(ключевые слова: genetic and/or evolutionary
algorithms).
Отметим что, первая публикация, введенная в эту
БД датирована 1973 годом. Это работа основопо-
ложника науки о генетических алгоритмах профес-
сора Мичиганского университета Джона Холланда,
книга которого [2] является первым систематиче-
ским изложением формальной теории эволюции по-
средством естественного отбора и примеров ее при-
менения для решения различных технических задач.
0
800
1600
2400
3200
1987 1990 1993 1996 1999 2002
Рис. 1. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
ZBMath, посвященных применениям генетических
и/или эволюционных алгоритмов
Бурный рост числа публикаций отмечается с на-
чала 90х годов ХХ-го века. Именно в это время на-
чался процесс стремительного нарастания произво-
дительности компьютерной техники и быстрое ее
удешевление, в результате чего эффективное ис-
пользование генетических и эволюционных про-
грамм стало возможным даже на персональных
компьютерах.
С позиции компьютерных наук (computer
science), ЭА являются основным элементом процес-
сов оптимизации, обучения, моделирования, проек-
тирования и управления в самом широком смысле
этих понятий. Поэтому мы провели дополнительный
отбор информации по следующим ключевым сло-
вам: optimization (minimization, maximization, fitting,
tuning); learning; modeling (simulation); design;
control.
На рис. 2 и 3 показаны соответствующие графи-
ки кумулятивного роста числа публикаций.
0
500
1000
1500
2000
1987 1990 1993 1996 1999 2002
оптимизация обучение
Рис. 2. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
ZBMath, в которых ЭА применяются
для оптимизации и обучения
0
200
400
600
800
1987 1990 1993 1996 1999 2002
моделирование
проектирование
управление
Рис. 3. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
ZBMath, в которых ЭА применяются
для моделирования, проектирования и управления
Лидирующую позицию по числу публикаций и
скорости их ежегодного прироста занимает опти-
мизация как наиболее важный и всеобъемлющий
процесс. На втором месте – процессы, связанные с
машинным обучением (робототехника, искусствен-
ные нейронные сети, адаптивные системы). Далее
следуют моделирование, проектирование и управле-
ние как процессы, являющиеся производными от оп-
тимизации и обучения.
Представляет особый интерес обозначение
основных сфер применения ЭА, отмеченных в ис-
следуемой БД. На рис. 4 приведены графики кумуля-
тивного роста числа публикаций по наиболее попу-
лярным с точки зрения применений ЭА рубрикам
БД.
Прежде всего – это компьютерные науки и все
отрасли, связанные с математическим программиро-
ванием и исследованием математических операций.
Затем – численный анализ, теория систем и управле-
ние. Актуальными сферами оказываются также тео-
рия игр, экономика, социальные и поведенческие
науки. Особый раздел – механика деформируемых
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 123
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
твердых тел (сверхпластичность, анализ и математи-
ческое моделирование условий сверхпластичной де-
формации).
Отметим также значительное число применений
ЭА в статистике, информационных и коммуникаци-
онных цепях. Обращает на себя внимание наличие
(небольшого числа) публикаций по темам, примене-
ние ЭА в которых, на первый взгляд, даже сложно
себе представить: неассоциативные кольца и алге-
бры, теория групп, дифференциальная геометрия,
многообразия и клеточные комплексы, квантовая
теория, релятивизм и теория гравитации, астроно-
мия и астрофизика.
0
400
800
1200
1600
2000
2400
1987 1990 1993 1996 1999 2002
Компьютерные науки
Исследование операций,
математическое
программирование
Численный анализ
0
50
100
150
200
250
1989 1992 1995 1998 2001 2004
Информация и
коммуникация цепи
Теория игр, экономика,
социальные и
поведенческие науки
Механика
деформируемых
твердых тел
Теория систем;
управление
Статистика
Рис. 4. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
ZBMath по наиболее популярным с точки зрения
применений ЭА рубрикам БД
БД INIS
Первые публикации по применению ЭА в иссле-
дуемой БД появились в 1990 году и были посвяще-
ны проблеме оптимизации ядерного топливного
цикла на атомных электростанциях (АЭС), модели-
рованию потоков теплоносителя в трубопроводах
контуров охлаждения АЭС и управлению технологи-
ческими процессами на АЭС. С этого момента и до
настоящего времени наблюдается быстрый рост чис-
ла публикаций, иллюстрируемый рис. 5.
0
70
140
210
280
350
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004
Рис. 5. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
INIS, посвященных применениям генетических и/или
эволюционных алгоритмов
Как и для БД ZBMath, с учетом специфики БД
INIS мы провели дополнительный отбор инфор-ма-
ции, ассоциированной с процессами оптимизации,
моделирования и управления. Результаты приведены
на рис. 6.
0
50
100
150
200
250
1990 1993 1996 1999 2002
оптимизация
моделирование
управление
Рис. 6. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
INIS, в которых ЭА применяются для оптимиза-
ции, моделирования и управления
Основное число публикаций, как и ожидалось,
посвящено оптимизации (ядерного топливного цик-
ла, реакторов и АЭС, противоопухолевой радио- и
изотопной терапии). Далее – моделирование (про-
цессов, связанных с эксплуатацией ядерного топли-
ва, реакторов и АЭС) и управление (технологически-
ми процессами ядерной энергетики).
Специфика БД INIS подсказала потенциально
наиболее актуальные сферы применения ЭА: ядер-
ные реакторы, их топливо, активная зона (core) реак-
торов, медицина. Рис. 7 демонстрирует кумулятив-
ный рост числа публикаций по выбранным темам.
0
10
20
30
40
50
60
70
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004
Топливо
Реактор
Активная зона
Медицина
Рис. 7. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
INIS по наиболее популярным с точки зрения при-
менений ЭА рубрикам БД
Анализ текстов рефератов публикаций показал,
что наиболее интенсивно ЭА применяются для рас-
чета и проектирования ядерных реакторов, выбора
оптимальных режимов их эксплуатации, оптимиза-
ции ядерного топливного цикла, построения универ-
сальных контроллеров и регуляторов технологиче-
ских процессов на АЭС, оптимизации процессов лу-
чевой и изотопной терапии раковых заболеваний.
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 124
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
Представляется интересным оценить вклад спе-
циалистов разных стран в проведение работ с ис-
пользованием ЭА (рис. 8).
Ю. Корея
5,60%
Мексика
5,33%
Китай
7,20%
Бразилия
9,07%
Япония
12,00% США
22,13%
Испания
1,60%
Италия
1,60%
Остальные
26 стран
14,40%
Англия
4,80%Германия
4,00%
Польша
2,93%
Т урция
1,60%
Р умыния
1,60%
Украина
1,60%
Иран
1,87%
Франция
2,67%
Другие
38,67%
Рис. 8. Вклад специалистов разных стран в проведе-
ние работ с использованием ЭА в БД INIS
Бесспорным лидером являются США (пятая
часть всех публикаций). Далее расположились Япо-
ния и Бразилия (вместе – также пятая часть всех ра-
бот). Более трети всех публикаций поделили между
собой Китай, Корея, Мексика, Англия, Германия и
Польша. Таким образом, в отмеченных странах вы-
полнено более 70% всех работ. Заметим, что такие
сильно зависимые от ядерной энергетики страны как
Франция и Украина (из 6 работ 4 выполнены в Харь-
кове) внесли весьма незначительный вклад (вместе
4%). Возможно, что рефераты работ в области ядер-
ной физики и энергетики, проводимых в этих стра-
нах, просто по данному направлению исследований
не внесены в БД.
БД MSCI
Как и в предыдущих двух БД, наблюдается бур-
ный рост числа опубликованных работ по примене-
нию генетических алгоритмов в исследовании и со-
здании материалов (рис. 9).
0
500
1000
1500
1991 1994 1997 2000 2003
Рис. 9. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
MSCI, посвященных применениям генетических
и/или эволюционных алгоритмов
Первые работы появились в анализируемой БД в
1991 году и были посвящены изучению возможно-
стей применения ЭА для управления процессами со-
здания структур реальных материалов и автоматизи-
рованного структурного конструирования материа-
лов с заданными свойствами.
На рис. 10 приведены результаты поиска по клю-
чевым словам, идентифицирующим процессы опти-
мизации, моделирования, конструирования и управ-
ления.
0
200
400
600
800
1000
1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003
Оптимзация
Моделирование
Управление
Констру ирование
Рис. 10. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
MSCI, в которых ЭА применяются
для оптимизации, обучения, моделирования,
конструирования и управления
Заметим, что качественно полученные результа-
ты для исследуемой БД не отличаются от результа-
тов анализа для БД ZBMath и БД INIS. В
большинстве работ ЭА используются с целью опти-
мизации компонентного состава материалов, их
структуры и технологии производства для получе-
ния материалов с заданными свойствами и принци-
пиально новых материалов. Процедуры математиче-
ского моделирования и проектирования с помощью
ЭА оказываются важным этапом в процессе проек-
тирования новых материалов и позволяют прояснить
физическую природу свойств известных материалов.
Создание новых материалов невозможно без четкой
и выверенной системы управления и мониторинга
технологических процессов промышленного произ-
водства, и здесь применения ЭА занимают достой-
ное место.
На рис. 11 приведены данные о кумулятивном
росте публикаций по наиболее характерным, на наш
взгляд, направлениям материаловедения.
0
20
40
60
80
100
120
1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003
Композиты
Металлы или сплавы
Пластики или полимеры
Тонкие пленки или
покрытия
Полу проводники
Магнетики
Рис. 11. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
MSCI по наиболее характерным с точки зрения
применений ЭА рубрикам БД
Рис. 12 демонстрирует распределение публика-
ций по странам, где выполнены работы. Лидирую-
щее положение традиционно занимают США – бо-
лее четверти всех публикаций. Япония и Англия за-
нимают второе место с общим вкладом около 25%.
На третью позицию выходят Индия, Германия и
Италия, имея менее чем 20% совместный вклад.
Вклад Украины оценивается в 0.4 % (из 4 работ 3
выполнены в Харькове).
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 125
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
Польша
3,37%
Сингапур
3,37%
Франция
3,26%
Другие
32,63%
Остальные
32 страны
13,89%
Украина
0,42%
Канада
2,11%
Бразилия
2,32%
Япония
13,58%
Германия
5,89%
Италия
5,26%Индия
6,53%
Англия
10,42%
США
25,68%
Т айвань
3,57%
Рис. 12. Вклад специалистов разных стран в прове-
дение работ с использованием ЭА в БД MSCI
БД INSPEC
Предварительный анализ БД показал, что общее
число опубликованных материалов по теме исследо-
вания на конец 2004 года приближается к 35000 и
продолжает стремительно нарастать. Почти в 19000
работ, отмеченных в БД, ЭА использованы как сред-
ства оптимизации, около 16000 публикаций посвя-
щены применениям ЭА в качестве методов модели-
рования, более 8000 исследований демонстрируют
результаты внедрения систем управления на основе
ЭА, в 9500 случаях ЭА использованы для автомати-
зации выполнения конструкторских работ.
Отдельный интерес представляет динамика чис-
ленности публикаций по ядерно-энергетической те-
матике. Приведем результаты поиска по ключевым
словам, идентифицирующим основные объекты те-
матики: ядерное топливо (см. рис. 13), атомная элек-
тростанция (рис. 15), ядерный реактор (рис. 17) и ак-
тивная зона (рис. 19). Видно что по всем рассмот-
ренным направлениям исследований и разработок
наблюдается нарастающий рост публикаций.
0
10
20
30
40
50
60
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004
Рис. 13. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
INSPEC, отражающих применения ЭА,
связанные с ядерным топливом
Германия
5,5%
Ту рция
5,5%
Бразилия
3,6%
Дру гие
4 страны
7,3% Китай
7,3%
Англия
12,7%
Мексика
14,5%
США
16,4%
Япония
27,3%
Рис. 14. Вклад специалистов разных стран в прове-
дение работ по ядерному топливу с использованием
ЭА в БД INSPEC
0
5
10
15
20
25
1994 1996 1998 2000 2002 2004
Рис. 15. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
INSPEC, отражающих применения ЭА, связанные
с атомными электростанциям
Япония
14,8%
Англия
11,1%
Бразилия
14,8%
Индия
7,4%
Китай
7,4%
Словения
7,4%
Италия
3,7%
Ю. Корея
18,5%
США
14,8%
Рис. 16. Вклад специалистов разных стран в прове-
дение работ, связанных с атомными электростан-
циями, с использованием ЭА в БД INSPEC
На рисунках 14, 16, 18 и 20 отражен вклад специ-
алистов различных стран в соответствующие иссле-
дования. В то время как более половины публикации
по применению ЭА для АЭС и ядерных реакторов
выполнено в Ю. Корее, Бразилии, Японии и США,
по проблемам ЭА и ядерного топлива основная мас-
са публикаций выполнена в Японии, США и Мекси-
ке; интересно отметить что 75% публикаций, связан-
ных с применением ЭА, для создания активной зоны
реактора, осуществлено специалистами Бразилии и
Ю. Кореи.
0
5
10
15
1994 1996 1998 2000 2002 2004
Рис. 17. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
INSPEC, отражающих применения ЭА, связанные
с ядерными реакторами
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 126
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
Китай
6,7%
Индия
6,7%
Англия
6,7%
Италия
13,3%
Польша
6,7%
США
6,7%
Ту рция
6,7%
Япония
20,0%
Бразилия
13,3%
Ю. Корея
13,3%
Рис. 18. Вклад специалистов разных стран в прове-
дение работ, связанных с ядерными реакторами,
с использованием ЭА в БД INSPEC
0
3
6
9
12
1999 2000 2001 2002 2003 2004
Рис. 19. Кумулятивный рост числа публикаций в БД
INSPEC, отражающих применения ЭА, связанные
с активной зоной реактора
Мексика
8,3%
Япония
8,3%
Китай
8,3%
Ю. Корея
33,3%
Бразилия
41,7%
Рис. 20. Вклад специалистов разных стран в прове-
дение работ, связанных с активной зоной реакто-
ра, с использованием ЭА в БД INSPEC
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенный анализ показал бурный рост коли-
чества публикуемой информации по применениям
эволюционных алгоритмов в различных отраслях
науки и техники, что свидетельствует, во-первых, о
большом количестве актуальных задач, которые не
удавалось разрешить ранее развитыми методами, во-
вторых, об удивительной универсальности, мощно-
сти и простоте в использовании эволюционных алго-
ритмов, и в-третьих, об уровне производительности
и доступности современной вычислительной техни-
ки. Эволюционные компьютерные технологии, так
же как и эволюционные (генетические) биологиче-
ские, являются технологиями XXI века.
Последствия их воздействия на наш мир и друг
на друга трудно даже предсказать. Вместе с тем, как
показывает наше исследование, чтобы занять до-
стойное место на рынке эволюционных компьютер-
ных технологий не требуются значительные капи-
тальные вложения, иными словами, Украина может
себе это позволить.
Информационная поддержка работы осуществля-
лась в рамках Проекта INTAS 00-02. Авторы пользу-
ются возможностью поблагодарить доктора Т.С. Че-
пурную и ее сотрудников из Центральной техниче-
ской библиотеки Германии, а также сотрудников
Базы данных “Zentralblatt für Mathematik“ за
большую помощь.
ЛИТЕРАТУРА
1.C. Darwin. The origin of species. London: Murray,
1859, 835 p.
2.J.H. Holland. Adaptation in Natural and Artificial
Systems. Ann Arbor: The University of Michigan Press,
1975, 764 p.
3.D.E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Opti-
mization and Machine Learning. New York: Addison-
Wesley, 1989, 890 p.
4.Z. Michalewicz. Genetic Algorithms + Data Structures
= Evolution Programs. Berlin: Springer-Verlag, 1994.-
453p.
5.В.Ф. Клепиков, В.Ю. Корда, В.А. Ямницкий, Н.А.
Шляхов, Ю.И. Трофимов, В.М. Шершнев. Самоор-
ганизация в программных средах. Харьков: «Акта»,
1998, 108 с.
6.R. Matthews. How do you work out answers to ques-
tions that would take a desktop computer 15 million
years to solve //New Scientist. 1995. 28 Oct. Issue,
p. 41–43.
7.C.A. Ankenbrandt, B.P. Buckles, F.E. Petry. Scene
recognition using genetic algorithms with semantic nets
/In Genetic Algorithms, B.P. Buckles and F.E. Petry
Eds. /IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA,
1992, p. 92.
8.S.A. Harp, T. Samad, A. Guha. Towards the genetic
synthesis of neural networks /In The proceedings of the
Third international conference on Genetic Algorithms,
Morgan Kaufmann Publishers, San Meteo, California,
1989, p. 104.
9.J. Stender, T. Addis, E. Spenceley. Principle-based en-
gineering and economic modelling /In Parallel Genetic
Algorithms: Theory and Applications, Stender J. eds.
/IOS Press, Amsterdam, 1993, p. 117.
10.D. Diver. Application of Genetic Algorithms to the
Solution of Ordinary Differential Equations //J. of Phys.
A: Math. and Gen. 1993, v. 26, p. 3503–3513.
11.J.R. Morris, D.M. Deaven, K.M. Ho. Genetic-algo-
rithm energy minimization for point charges on a sphere
//Phys. Rev. B. 1996, v. 53, N4,
p. R1740–R1743.
12.S.V. Berezovsky, V.Yu. Korda, V.F. Klepikov. Mul-
ti-level genetic-algorithm optimization of the thermody-
namic analysis of incommensurate phase in ferroelectric
Sn P Se2 2 6 //Phys. Rev. B. 2001, v. 64. N6,
p. 3.1–3.7.
13.B. Sahiner, H.-P. Chan, N. Petrick, M.A. Helvie,
M.M. Goodsitt. Design of a high-sensitivity classifier
based on a genetic algorithm: application to computer-
aided diagnosis //Phys. Med. Biol. 1998, v. 43, N10,
p. 2853–2871.
14.O.C.L. Haas, K.J. Burnham, J.A. Mills. Optimization
of beam orientation in radiotherapy using planar geome-
try //Phys. Med. Biol. 1998, v. 43, N8, p. 2179–2193.
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 127
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
15.X. Wu, Y. Zhu, J. Dai, Z. Wang. Selection and deter-
mination of beam weights based on genetic algorithms
for conformal radiotherapy treatment planning //Phys.
Med. Biol. 2000, v. 45, N9, p. 2547–2558.
16.E.K. Lee, R.J. Gallagher, D. Wu C.-S. Silvern,
M. Zaider. Treatment planning for brachytherapy: an in-
teger programming model, two computational approach-
es and experiments with permanent prostate implant
planning //Phys. Med. Biol. 1999, v. 44, N1,
p. 145–165.
ЕВОЛЮЦІЙНІ КОМП’ЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ:
НАУКОВОМЕТРИЧНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ
І.М. Неклюдов, В.Ф. Клепіков, В.Ю. Корда, А.Г. Шепелєв, Олександр Шепелєв, О.В. Немашкало,
Т.А. Пономаренко, Л.Д. Юрченко, Л.П. Корда
Проведено систематичне науковометричне дослідження областей використання еволюційних алгоритмів. Проаналізвано чотирі
повні Міжнародні реферативні Бази Даних: “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science
Citation Index” і “Database on Physics, Electronics and Computing”. Відмічено бурне зростання кількості публікуємої інформації по
досліджуємій темі. Визначено вклад основних країн в публікації. Зроблено висновок про актуальність, перспективність та можливості
розвитку еволюційних комп’ютерних технологій в Україні.
EVOLUTIONARY COMPUTER TECHNOLOGIES:
SCIENTOMETRIC INVESTIGATION
I.M. Neklyudov, V.F. Klepikov, V.Yu. Korda, A.G. Shepelev, Oleksandr Shepelyev,
O.V. Nemashkalo, T.A. Ponomarenko, L.D. Yurchenko, L.P. Korda
A systematic scientometric investigation into the field of evolutionary algorithm application has been performed. Four total International
Reference Databases “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science Citation Index” and
“Database on Physics, Electronics and Computing” were analyzed. A rapid rise in the quantity of information published on the topic under study
is noted. The percentage of publications on the topic by different countries is determined. A conclusion is drawn on the urgency, prospects and
possibility of evolutionary computer technology development in Ukraine.
________________________________________________________________________________
ВОПРОСЫ АТОМНОЙ НАУКИ И ТЕХНИКИ. 2005. №.5. 128
Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение (88), с. 121-127.
1ННЦ ХФТИ НАН Украины; 2ИЭРТ НАН Украины, г. Харьков, Украина;
3Университет Токио, г. Токио, Япония
ВВЕДЕНИЕ
БД ZB MATH
БД INIS
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-80598 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1562-6016 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:26:12Z |
| publishDate | 2005 |
| publisher | Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Неклюдов, И.М. Клепиков, В.Ф. Корда, В.Ю. Шепелев, А.Г. Шепелев, Aлександр Немашкало, О.В. Пономаренко, Т.А. Юрченко, Л.Д. Корда, Л.П. 2015-04-19T16:20:26Z 2015-04-19T16:20:26Z 2005 Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование / И.М. Неклюдов,В.Ф. Клепиков, В.Ю. Корда, А.Г. Шепелев, Aлександр Шепелев, О.В. Немашкало, Т.А. Пономаренко, Л.Д. Юрченко, Л.П. Корда // Вопросы атомной науки и техники. — 2005. — № 5. — С. 121-127. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 1562-6016 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/80598 539.17:621.039:004.023 Проведено систематическое наукометрическое исследование применений эволюционных компьютерных технологий в различных областях науки и техники. Проанализированы четыре полные Международные реферативные Базы данных: “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science Citation Index” и “Database on Physics, Electronics and Computing”. Динамика информационных потоков по исследуемой теме имеет характер быстрого роста количества публикуемой информации. Результаты исследований свидетельствуют об актуальности, перспективности и возможности развития эволюционных компьютерных технологий в Украине. Проведено систематичне науковометричне дослідження областей використання еволюційних алгоритмів. Проаналізвано чотирі повні Міжнародні реферативні Бази Даних: “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science Citation Index” і “Database on Physics, Electronics and Computing”. Відмічено бурне зростання кількості публікуємої інформації по досліджуємій темі. Визначено вклад основних країн в публікації. Зроблено висновок про актуальність, перспективність та можливості розвитку еволюційних комп’ютерних технологій в Україні. A systematic scientometric investigation into the field of evolutionary algorithm application has been performed. Four total International Reference Databases “Zentralblatt für Mathematik“, “International Nuclear Information System”, “Materials Science Citation Index” and “Database on Physics, Electronics and Computing” were analyzed. A rapid rise in the quantity of information published on the topic under study is noted. The percentage of publications on the topic by different countries is determined. A conclusion is drawn on the urgency, prospects and possibility of evolutionary computer technology development in Ukraine. Информационная поддержка работы осуществлялась в рамках Проекта INTAS 00-02. Авторы пользуются возможностью поблагодарить доктора Т.С. Чепурную и ее сотрудников из Центральной технической библиотеки Германии, а также сотрудников Базы данных “Zentralblatt für Mathematik“ за большую помощь. ru Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України Вопросы атомной науки и техники Материалы реакторов на тепловых нейтронах Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование Еволюційні комп’ютерні технології: науковометричне дослідження Evolutionary computer technologies: scientometric investigation Article published earlier |
| spellingShingle | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование Неклюдов, И.М. Клепиков, В.Ф. Корда, В.Ю. Шепелев, А.Г. Шепелев, Aлександр Немашкало, О.В. Пономаренко, Т.А. Юрченко, Л.Д. Корда, Л.П. Материалы реакторов на тепловых нейтронах |
| title | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование |
| title_alt | Еволюційні комп’ютерні технології: науковометричне дослідження Evolutionary computer technologies: scientometric investigation |
| title_full | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование |
| title_fullStr | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование |
| title_full_unstemmed | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование |
| title_short | Эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование |
| title_sort | эволюционные компьютерные технологии: наукометрическое исследование |
| topic | Материалы реакторов на тепловых нейтронах |
| topic_facet | Материалы реакторов на тепловых нейтронах |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/80598 |
| work_keys_str_mv | AT neklûdovim évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT klepikovvf évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT kordavû évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT šepelevag évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT šepelevaleksandr évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT nemaškaloov évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT ponomarenkota évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT ûrčenkold évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT kordalp évolûcionnyekompʹûternyetehnologiinaukometričeskoeissledovanie AT neklûdovim evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT klepikovvf evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT kordavû evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT šepelevag evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT šepelevaleksandr evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT nemaškaloov evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT ponomarenkota evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT ûrčenkold evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT kordalp evolûcíiníkompûternítehnologíínaukovometričnedoslídžennâ AT neklûdovim evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT klepikovvf evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT kordavû evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT šepelevag evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT šepelevaleksandr evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT nemaškaloov evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT ponomarenkota evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT ûrčenkold evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation AT kordalp evolutionarycomputertechnologiesscientometricinvestigation |