DOI: 10.7256/2306-4196.2017.2.22429

Аннотация: Предметом исследования являются интеллектуальные алгоритмы решения оптимизационных задач. Известно, что для одних и тех же проектных процедур в одних случаях необходимо получать точные решения, а в других достаточно получения приближенных решений. По этой причине актуальной является проблема управления точностью получаемых приближенных решений. Под приближенным решением можно понимать некоторую область точек, каждая из которых может быть в некоторой степени решением задачи. Предполагается, что на начальных этапах решения оптимизационной задачи допустимо оперировать нечеткими значениями, постепенно сужая область поиска. Предлагается подход который дополняет известный алгоритм «оптимизации с использованием роя частиц» возможностью обработки нечетких чисел с треугольным представлением. Современные многоагентные методы адаптивного поиска решений задач оптимизации, развиваются в направлении совершенствования способов взаимодействия между агентами. Например, известный метод «оптимизации с использованием роя частиц» (Particle Swarm Optimization, PSO) базируется на понятии популяции и моделирует поведение птиц в стае и косяков рыб. При этом классические биоинспирированные методы поиска решений оперируют, как правило, с четкими решениями. Разработана модификация PSO- алгоритма, за счет выполнения известных операций над нечеткими числами с треугольным представлением. Отличительной чертой предлагаемого подхода является организация интеллектуального процесса поиска в нечетком пространстве решений, оригинальность которого заключается в разработке способа движения интеллектуального агента (группы агентов) в пространстве образованном треугольным представлением нечетких чисел. Данный подход позволяет осуществлять поиск решений в нечетких пространствах, оперируя переменными вида «близко к X » не прибегая к лингвистическому анализу.

DOI: 10.7256/2306-4196.2016.5.19885

Аннотация: Объектом исследования является модель искусственной иммунной системы. Предмет исследования — разработка способа построения нечеткого декодера. В качестве декодеров предложено использовать нечеткие функции принадлежности, описывающие соответствие контролируемого параметра критической ситуации. Использование такого подхода на основе нечетких декодеров, позволило избавиться от бинарной количественной классификации и перейти к расплывчатым и качественным оценкам. Приведен пример построения декодера для нечеткого условия «длина полупериметра L, описывающего фрагмент проектируемого изделия, должна быть не более 0,7 nm». На основе функции CON(μ1(L)), описывающей соответствие нечеткому условию «очень близко к 0,7 nm», построена функция μ5(L), описывающая соответствие нечеткому условию «очень меньше 0,7 nm». Расплывчатый декодер для оценки соответствия интервалу, строится на основе функции принадлежности данному интервалу. Приведен пример графика зависимости функции μ7 декодера от длинны полупериметра L, описывающей принадлежность к условию «желательная длина полупериметра от 0,55 до 0,7 nm». По аналогии с условиями «очень близко к 0,7 nm» и «слегка близко к 0,7 nm»можно определить функции принадлежности «очень в диапазоне от 0,55 до 0,7 nm» и «слегка в диапазоне от 0,55 до 0,7 nm». Метод исследования базируется на построении нечетких декодеров, описывающих нежелательные состояния вычислительного процесса. Нечеткость описывается при помощи функции принадлежности. Новизна исследования состоит в получении расплывчатых декодеров восприимчивых к нечетким командам. Используя соответствующие нечеткие функции принадлежности μ декодера, можно корректировать процесс оценивания степени близости контролируемого параметра к критической ситуации. Применение функций CON и DIL к функциям принадлежности декодеров позволяет менять их восприимчивость на тестовых данных от 20-30% до 200%-300%