Воробьева Екатерина Юрьевна

Рассматриваем ко-эволюционный алгоритм глобальной оптимизации Co-PSO, основанный на алгоритме роя частиц. Представляем MatLab-комплекс программ, реализующих этот алгоритм. Комплекс предполагает параллельное (на логическом уровне) функционирование заданного числа алгоритмов PSO, которые используют различные топологии соседства частиц и/или различные значения своих свободных параметров. Представляем результаты широкого вычислительного эксперимента по исследованию эффективности алгоритма Co-PSO и реализующего его программного обеспечения. В эксперименте использованы тестовые функции Розенброка, Химмельблау и Растригина. Результаты исследования показывают превосходство алгоритма Co-PSO над каноническим алгоритмом PSO. С помощью алгоритма Co-PSO решена трехкритериальная задача оптимального управления космическим аппаратом на этапе его спуска в атмосфере Земли. Использованы методы аддитивной скалярной свертки и сведения задачи оптимального управления к задаче нелинейного программирования.

В статье рассматривается ко-алгоритмическая гибридизация двух алгоритмов роя частиц, использующих топологии соседства частиц типа клика и кольцо. Каждая из указанных топологий имеет свои недостатки, которые можно устранить, используя их ко-алгоритмическую гибридизацию. Выполнено сравнение эффективности канонического алгоритма роя частиц и его ко-алгоритмической модификации, найдены оптимальные значения свободных параметров ко-алгоритма.