с 01.01.2024 по настоящее время Россия
Статья посвящена анализу и описанию генетических алгоритмов для решения задач многокритериальной оптимизации. Рассматриваются такие алгоритмы как VEGA и FFGA, выявляются их ключевые ограничения, включая склонность к специализации и отсутствие механизмов поддержания разнообразия решений. Рассмотрен, который интегрирует концепцию силы особей, внешний архив для хранения недоминируемых решений и процедуру кластеризации для обеспечения равномерного покрытия Парето-фронта. Проведенный сравнительный анализ демонстрирует, что последовательное развитие методов от VEGA к SPEA позволило эффективно решать проблемы сходимости и разнообразия.
оптимизация, метод взвешенной суммы, VEGA, FFGA, NSGA, SPEA
1. А.В. Лотов, Многокритериальные задачи принятия решений / А. В. Лотов, И.И. Поспелова ; Московский государственный универсситет им. М.В. Ломоносова. – Москва, 2008. – 197 с.
2. Simon Wietheger, A Mathematical Runtime Analysis of the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III / Simon Wietheger, Benjamin Doerr // Материалы тридцать второй Международной совместной конференции по искусственному интеллекту, основная программа. – 2023. – С. 5657-5665. DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2023/628
3. Ачкасов Д.А. Изучение и моделирование эвристических алгоритмов оптимизации / Д.А. Ачкасов, К.В. Зольников, Н.Н. Литвинов // Моделирование систем и процессов. – 2025. – №1. – С. – DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2025-17-28 EDN: https://elibrary.ru/WSQQLS
