Алгоритмы оптимизации, вдохновленные биологическими процессами и эволюцией

нагревательного прибора; теплофизические характеристики ограждений, учитывая инфильтрационные свойства оконного заполнения и технические показатели конструкции форточного проветривания.

В качестве дальнейшей работы рассматривается разработанный метод исследования и соответствующая ему компьютерная программа, включающая исходные данные и результаты расчета для всего отапливаемого здания.

Список литературы

1. Аверьянов В.К. и др. Методика диагностики фактического состояния систем отопления объектов военной инфраструктуры. М: ФГУП «26 ЦНИИ МО РФ», 2006. 178 с.

2. Карпов В.И., Островский С.И. К расчету потребления тепловой энергии абонентами систем центрального отопления по показаниям теплосчетчиков в нерасчетных условиях эксплуатации. Материалы XIII Всероссийской научно-практической конференции: «Энергоэффективность систем жизнеобеспечения города». Красноярск: МВДЦ «Сибирь», 2012. С. 58-63.

3. Карпов В.И. Математическое моделирование теплогидравлических режимов работы водяных систем отопления зданий в нерасчетных условиях эксплуатации (поиск оптимальных решений повышения энергоэффективности). Тезисы докладов 1-го международного научно-технического конгресса: «Энергетика в глобальном мире». Красноярск: «Версо», 2010. С. 112-113.

АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ, ВДОХНОВЛЕННЫЕ БИОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ЭВОЛЮЦИЕЙ

Клуб Е.А.

Клуб Евгений Алексеевич - магистрант, кафедра управления и информатики в технических системах, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», г. Москва

Аннотация: в последнее время вычислительные алгоритмы, вдохновленные биологическими процессами и эволюцией, набирают популярность для решения научных и инженерных проблем. Такие алгоритмы классифицируются на эволюционные вычисления и методы роевого интеллекта и включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, дифференциальную эволюцию, метод роя частиц, оптимизацию подражанием муравьиной колонии, искусственные нейронные сети и другие. Бионические алгоритмы имеют несколько характерных особенностей и преимуществ относительно методов условной оптимизации. Они обеспечивают новые и нестандартные пути решения проблем экономики, маршрутизации трафика, промышленности, робототехники и других областей. В данной статье рассмотрены основные особенности разработки бионических алгоритмов оптимизации и сферы их применения.

Ключевые слова: бионические алгоритмы, эволюционные вычисления, генетические алгоритмы, оптимизация, роевой интеллект, оптимизация.

В последние десятилетия были предложены новые вычислительные методы для решения сложных практических проблем. Разработка различных вычислительных алгоритмов, инспирированных живой природой, является одним из наиболее важных

достижений науки и машиностроения. Такие алгоритмы обеспечивают усовершенствованный базис для решения задач и принятия решений.

Примеры жизнедеятельности, взятые из биологии и наблюдаемые в природе, послужили предпосылкой для разработки многих сложных алгоритмов решения различных оптимизационных проблем реального мира. Такие алгоритмы подразделяются на эволюционные вычисления (ЭВ) и алгоритмы роевого интеллекта (РИ). К первой категории относятся алгоритмы, вдохновленные законом «выживания сильнейших» или принципами «естественного отбора», в то время как основу второй составляют алгоритмы, инспирированные коллективным разумом роя или поведением колоний насекомых и других сообществ животных.

Эволюционные алгоритмы

Эволюционные алгоритмы (ЭА) основаны на процессе и механизмах биологической эволюции [1, с. 10]. Согласно теории Дарвина о естественном отборе, конкуренция среди индивидуумов за ограниченные ресурсы питания в природе приводит к доминированию наиболее сильных особей над слабыми (выживанию наиболее приспособленных). Процесс эволюции путем естественного отбора помогает поддерживать разнообразие видов и их приспособленность к окружающей среде. ЭА распределяют характеристики адаптации путем итерационного процесса, который аккумулирует и улучшает перспективные наборы с помощью метода проб и ошибок. Варианты решения задачи представляют собой члены виртуальной популяции, стремящейся к выживанию в окружении, заданном целевой функцией конкретной проблемы. В каждом случае эволюционный процесс усовершенствует популяцию индивидуумов, обычно, используя модели механизмов эволюции, такие как генетическая рекомбинация и мутация.

ЭА обеспечивают решение многих трудноразрешимых оптимизационных проблем реального мира, к которым могут быть неприменимы традиционные методы из-за непрерывности пространства поиска, неопределенных аргументов и значения функции [3]. Данные алгоритмы могут комбинироваться с существующими методами (например, локальный поиск и другие точные методы) и успешно решать задачи с любой комбинацией проблем, таких как локальный оптимум, наличие ограничений, динамических компонентов и др. Главными парадигмами эволюционных вычислений, инспирированных природой, являются:

• генетические алгоритмы (ГА);

• генетическое программирование (ГЦ);

• эволюционное программирование (ЭП);

• дифференциальная эволюция (ДЭ) и др.

Роевой интеллект

Термин «рой» используется для обозначения сообществ, колоний насекомых (например, муравьев, термитов или пчел), осуществляющих коллективные действия. Отдельные представители роя действуют без контроля, и каждый из них имеет стохастический характер поведения. Простые локальные правила с отсутствием какой-либо связи с глобальным шаблоном и взаимодействие между систематическими или самостоятельными представителями привели к формированию коллективного разума, называемого «роевым интеллектом» (РИ), за счет которого окружающая среда и ресурсы используются роем наиболее эффективно. Самоорганизация является главной особенностью роевых систем.

Для того чтобы роевой алгоритм мог считаться интеллектуальным, он должен соответствовать следующим требованиям:

1. рой должен быть способен производить простые пространственные и временные вычисления (принцип приближения);

2. реагировать на различные факторы качества окружающей среды, такие как качество пищи, или безопасность местоположения (принцип качества);

3. рой не должен располагать все свои ресурсы в слишком узких проходах, а распределять их по многим местам (принцип разнообразия);

4. рой не должен отклоняться от своей линии поведения после каждого изменения окружающей среды (принцип стабильности);

5. рой должен быть в состоянии поменять свое поведение, когда это будет необходимо (принцип адаптируемости).

Главными парадигмами роевых алгоритмов, вдохновленных живой природой, являются:

• муравьиный алгоритм (МА);

• метод роя частиц (МРЧ);

• алгоритм искусственного роя пчел (АРП) и другие. Заключение

В данной статье представлены бионические алгоритмы оптимизации, вдохновленные живой природой и эволюцией. Описаны общие принципы, лежащие в основе эволюционных вычислений и методов роевого интеллекта. В результате проведенного исследования и проектирования была разработана универсальная библиотека бионических алгоритмов, предоставляющая возможность реализации метаэвристических алгоритмов, основанных на бионических моделях, для решения оптимизационных задач в различных сферах применения.

Список литературы

1. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Сороколетов П.В. Биоинспирированные методы в оптимизации. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. 384 с.

2. Семенкин Е.С., Жукова М.Н., Жуков В.Г., Панфилов И.А., Тынченко В.В. Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем. Конспект лекций. Красноярск, 2007. 515 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://files.lib.sfu-kras.ru/ebibl/umkd/22/u_lectures.pdf/ (дата обращения: 16.05.2018).

3. Ashlock D. Evolutionary Computation for Modeling and Optimization. Springer-Verlag. Berlin. Germany, 2006. 571 p.

ПЕЧАТЬ ПО ТРЕБОВАНИЮ И ВОПРОСЫ АВТОРСКИХ ПРАВ

Демьянов О.В.

Демьянов Олег Валерьевич - магистрант, кафедра технологических систем пищевых, полиграфических и упаковочных производств, Тульский государственный университет, г. Тула

Аннотация: в статье дается понятие новой технологии «печать по требованию» и приводятся основные положения вопроса об авторских правах. Проводится анализ отношений проблемы интеллектуальной собственности и издательского дела применительно к методу print-on-demand. Показано современное состояние данного вопроса и рассмотрены перспективы развития отношений между этими двумя субъектами.

Ключевые слова: печать по требованию, print-on-demand, авторское право, интеллектуальная собственность.

Вопросы отношений авторских прав и издательского дела стары как мир. Во все времена недобросовестные авторы занимались плагиатом, выдавая чужие произведения за свои. Актуальной эта проблема остается и сегодня, в связи с появлением новых издательских технологий.