Эволюционные алгоритмы оптимиэациии их автоматная реализация

Известия ТРТУ

Тематический выпуск

совершенствовать технологии и увеличивать требования к сырью, управление процессом выработки решений повышения эффективности производства должен взять на себя маркетинг.

В настоящее время традиционный маркетинг использует следующие методы прогнозирования:

нормативное прогнозирование, по сути не столько прогнозирование, сколько планирование, когда составляются подробнейшее описание последовательности осуществления проекта.

исследовательское прогнозирование, которое разделяется на три вида: экспертное прогнозирование, основанное на суммировании мнений специалистов, прогнозирование по аналогии, использующее знания о развитии живых и биологических систем ; экстраполяция тенденций развития -это метод, основанный на предположении, что тенденция развития, проявленная ранее, сохранится и в будущем.

Нами предлагается концепция инновационного маркетинга, использующая закономерности развития технических систем. Суть концепции инновационного маркетинга заключается в следующем. Поскольку развитие технических систем осуществляется по объективным законам развития техники, логично использовать выявленные законы для прогнозирования развития. Таким образом, можно предсказать последовательность замены существующих на рынке технических продуктов и осуществлять опережающее планирование выдвижения на рынок тех или иных товаров. Речь идет о том, что можно управлять появлением на рынке новых продуктов. Могут быть созданы как безмашинные так и интеллектуальные информационные системы. Такие начальные подходы к созданию инновационного маркетинга в настоящее время разработаны, в частности, создан макет экспертной системы прогнозирования развития технических систем, система ассоциативного поиска решений для различных областей «ИНСПИРАТОР», использующая эвристические функции языка и визуальных образов, а так же практически реализованная система маркетинга, выполняющая стандартные функции слежения за состоянием рынка, потоков финансов и продукции, разработана система наполнения банка потребностей предприятий, для реализации ассоциативной цепи «потребность» - «цели» - «функции».

Отметим также, что для целей инновационного маркетинга можно использовать банки фундаментальных знаний при создании объектно-ориентированного интеллектуального интерфейса.

Традиционные методы исследования рынка должны быть использованы как часть системы маркетинга, для получения и передачи результатов анализа в предлагаемое инновационное звено.

В заключительной части такой системы маркетинга логично использовать звено, решающее вопросы продвижения товаров на рынки, создания потребительской потребности в новых товарах, выработку и поддержание фирменного стиля предприятия, рекламных решений и внешнего облика продуктов.

В целом, необходимо отметить, что такой подход, что немаловажно, не требует реинжиниринга, т.е. перестройки структуры предприятия и создается для усиления роли существующих элементов управления.

УДК 658.512

Неймарк Ю.И., Рапопорт А.Н.

Эволюционные алгоритмы оптимиэациии их автоматная реализация

Вопрос о том, каким образом возможна самоорганизация поиска сложных решений с помощью простых действий, представляет общий интерес, как для математики и кибернетики, так и всей науки в целом. Природа нашла пути к такой самоорганизации, и, естественно, мы хотим понять, как она это сделала. Можно сказать, что она нашла их дважды: один раз в виде процесса эволюции, приведшего к живым организмам, другой раз в самих живых организмах,

Материалы Всероссийской конференции

“Интеллектуальные САПР-97”

в их системах управления и интеллекте. По-видимому, таких путей много и даже есть какие-то общие принципы. В том, как мы их сегодня понимаем, на ряду с формализацией мышления и эволюционной теорией, грамадную роль сыграли вычислительные машины, персептрон и возникшая вслед за ним проблема распознаванния образов, а также поисковые методы оптимизации и общие идеи о возможности реализации сложного поведения животных и человека с помощью простых действий, подобных рефлексам.

Нами были предложены системы автоматной оптимизации (САО), состоящие из коллектива независимых простейших автоматов - автоматов с двумя выходными действиями, определяемыми внутренним состоянием автомата, которое сменяется под воздействием внешней среды с примитивными реакциями типа да - нет, штраф - поощрение (например, стохастический вариант автомата M.JI. Цетлина с линейной тактикой). Были опробованы различные механизмы адаптации САО, в которых сами автоматы никаким изменениям не подвергались. В предлагаемой эволюционной модели САО в основе процесса замены автоматов лежит появление новых путем “скрещивания” старых и последующий отбор наиболее эффективных.

Поскольку автоматы САО различаются тремя признаками: памятью т, вероятностью

смены состояний при штрафе р~ и при поощрении р+, то свойства каждого автомата можно кодировать вектором G{m,p~,p+ j. В экспериментах автомату-потомку передавались

рекомбинированные признаки автоматов-родителей, кроме того, с вероятностью £ « 1 возможно рождение автомата - мутанта. Экспериментально выяснено, что в обеих режимах оптимизации: поиска экстремума и задаче регулирования, формируется САО с оптимальными или близкими к оптимальным значениями параметров

т,р~,р+.Необходимую гибкость САО при совместном решении обеих задач оптимизации придает наличие мутаций в механизме воспроизведения автоматов. Эволюционные САО обладают высокой надежностью САО справляется с внутренними поломками (с вероятностью близкой к единице, при поломке семи из девяти автоматов).

Эволюционные САО могут быть использованы для создания новых генетических алгоритмов оптимизации и управления.

УДК 658.512

Коновалов О. В., Гладков JI. А.

Проблемы формирования векторных трёхмерных структур.

Вероятно большинству специалистов, работающих в области применения САПР в процессе работы приходилось сталкиваться с графическими редакторами типа AUTOCAD или 3D МАР. Результаты работы с имеющимися стандартными графическими пакетами приводят к выводу, что вышеуказанные модели редакторов либо функционально неполны, либо не удовлетворяют требованиям пользователя. Вот это обстоятельство и привело к идее разработки нового редактора, который позволяет: организовывать необходимое число проекций (в разных окнах), производить протягивание (лофтинг) объектов с целью получения тел движения и / или тел вращения, изменение масштабов объектов и многое другое.

Редактор предназначен для создания трехмерных объектов и элементов сцены и записи полученных объектов в текстовом формате, совместимом с входным языком компилятора объектов. Минимальные требования к аппаратуре предъявляемые редактором: IBM PC/AT 386+, мышь. Текущее состояние отображается в окне статуса, а также курсором мыши.

Объект в редакторе представляется четырьмя взаимозависимыми списками: точек, полигонов(граней), кластеров(совокупностей полигонов) и BIGOBJECT (если существуют кластеры, то все кластеры объединяются в BIGOBJECT).