DOI: 10.25136/2644-5522.2017.3.18659

Аннотация: Предметом обзора являются проблемные вопросы и современное состояние исследований в области когнитивных биоинспирированных алгоритмов оптимизации. Среди множества проблем, которые возникают перед исследователями, как в области теории, так и в многочисленных практических приложениях значительную долю составляют оптимизационные проблемы. Для некоторых из них решение невозможно найти без полного перебора вариантов. Однако размерности этих задач таковы, что реализация перебора вариантов практически невозможна из-за чрезвычайно больших временных затрат. Альтернативным походом к решению этих задач является применение методов, базирующихся на методологии когнитивных биоинспирированных алгоритмов. После того как компьютерные системы стали достаточно быстродействующими и недорогими, биоинспирированные алгоритмы превратились в важный инструмент поиска близких к оптимальным решений задач, которые до этого считались неразрешимыми. Методологической и теоретической основой обзорного исследования являлись положения теории искусственного интеллекта и биоинспирированных вычислений, теории принятия решений и методов оптимизации. Обзор содержит перечень мировых научных школ и ученых, внесших значительный вклад в разработку когнитивных биоинспирированных алгоритмов, а также краткое описание классификации, терминологии и библиотек биоинспирированных алгоритмов. Представлен классический результат в теории когнитивных биоинспирированных алгоритмов – теорема Холланда и NFL-теорема. Анализируются закономерности, основные элементы и структура когнитивных биоинспирированных вычислений, вопросы представления (кодирования) решений, базовый цикл биоинспирированных алгоритмов, расширение когнитивных возможностей операторов биоинспирированных алгоритмов, а также перспективное направление в анализе времени работы когнитивных биоинспирированных алгоритмов - анализ дрейфа.

DOI: 10.7256/2454-0714.2016.2.18608

Аннотация: Предметом обзора является современное состояние, проблемные вопросы и перспективные области исследований биоэвристик для решения оптимизационных задач. Биоэвристики – это математические преобразования, трансформирующие входной поток информации в выходной и основанные на правилах имитации механизмов эволюции, природных аналогий, на статистическом подходе к исследованию ситуаций и итерационном приближении к искомому решению. В настоящее время биоэвристики превратились в важный инструмент поиска близких к оптимальным решений задач, которые до этого считались неразрешимыми. Методологической и теоретической основой обзорного исследования являлись методы оптимизации и поддержки принятия оптимальных решений, искусственный интеллект, теория эволюционных вычислений. В статье анализируются фундаментальные результаты, полученные в области биоэвристических алгоритмов оптимизации: теорема Холланда и NFL-теорема. Устанавливаются закономерности и структура биоэвристик, особенности кодирования решений, базовый цикл биоэвристических алгоритмов. Рассматривается перспективное направление в анализе времени работы когнитивных биоэвристических алгоритмов - анализ дрейфа.