Для решения сложных задач параметрической оптимизации широко применяются гибридные эволюционные алгоритмы. Предложена система управления гибридным эволюционным алгоритмом на основании модели смешения мнений экспертов. Эта система позволяет реализовать адаптивный эволюционный алгоритм, который обеспечивает индивидуальный подход к решению задачи, свойственный специализированным алгоритмам, и при этом обладает способностью эффективно решать различные классы оптимизационных задач. Основным элементом предлагаемой системы является двухуровневая модель классификации оптимизационных задач. Эта модель позволяет извлечь максимум информации о решаемой задаче, классифицировать ее и направить алгоритм по оптимальному пути решения. Целью классификации является определение оптимальной комбинации генетических операторов. Классификация оптимизационных задач осуществляется в два этапа. На первом этапе происходит выделение возможных основных характеристик решаемой задачи. На втором этапе использован набор параметров, которые представляют собой коэффициенты нелинейной регрессии и дисперсию кривой сходимости алгоритма. Предварительно была сформирована база правил, которая ставит в соответствие конкретному набору характеристик задачи оптимальную комбинацию генетических операторов. Гибридный эволюционный алгоритм, использующий оптимальную комбинацию генетических операторов для конкретной решаемой задачи, способен найти наилучшее решение задачи по сравнению с любыми другими алгоритмами, использующими неизменную комбинацию генетических операторов.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"