8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Материалы в свободном доступе

Авторы: Булыгина О. В., Кулясов  Н. С., Ярцев  Д. Д.     Опубликовано в № 1(109) 31 января 2024 года
Рубрика: Управление ресурсами

Направления модификации алгоритма искусственной пчелиной колонии для оптимизации параметров управления сложными социально-экономическими системами

В последние годы особой популярностью у исследователей, занимающихся вопросами многомерной и многокритериальной оптимизации, пользуются биоинспирированные алгоритмы, основанные на использовании популяционного подхода и вероятностной стратегии поиска. Такие алгоритмы базируются на принципах кооперативного поведения децентрализованной самоорганизующейся колонии живых организмов (пчел, муравьев, птиц и т. п.) для достижения определенных целей (например, для удовлетворения пищевых потребностей). Однако их практическое применение встречается с рядом трудностей, приводящих к снижению сходимости. В данной статье рассматриваются возможности модификации алгоритма искусственной пчелиной колонии путем использования стратегии гибридизации с различными методами интеллектуального анализа данных. Одной из таких проблем является отсутствие обоснованного подхода к определению исходных позиций поиска. В качестве решения предлагается разбиение популяции на кластеры, центры которых будут выступать в качестве исходных позиций. Необходимость взаимодействия особей обуславливает целесообразность использования нечеткой кластеризации, которая позволяет формировать пересекающиеся кластеры. Другая проблема связана с выбором «свободных» параметров, для которых авторами не были разработаны рекомендации по выбору их оптимальных значений. Для ее решения предложено воспользоваться идеей коэволюции, заключающейся в параллельном запуске нескольких взаимодействующих субпопуляций, для каждой из которых применяются различные «настройки». Предлагаемый алгоритм применим для задач многомерной оптимизации, в рамках которых требуется найти такое сочетания разнотипных элементов, принадлежащих некоторой «большой» совокупности, которое обеспечит достижение максимального эффекта при заданных ограничениях. Примерами таких задач является определение видового и количественного состава растений для формирования наземной экосистемы карбоновой фермы или массовый рекрутинг (подбор большого количества персонала на одинаковые должности).

Ключевые слова

биоинспирированные алгоритмы, роевый интеллект, алгоритм искусственной пчелиной колонии, нечеткая кластеризация, коэволюция, нечеткая логика

Автор статьи:

Булыгина О. В.

Ученая степень:

канд.экон.наук, доцент, кафедра Информационных технологий в экономике и управлении, Филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск

Автор статьи:

Кулясов  Н. С.

Ученая степень:

канд. экон. наук, ведущий научный сотрудник, научно-методический центр «Высшая школа тарифного регулирования», Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Ярцев  Д. Д.

Ученая степень:

аспирант, Российский научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследований по инженерно-техническому обеспечению агропромышленного комплекса (Росинформагротех)

Местоположение:

Московская область, Россия