Інструментальні засоби дослідження часової та функціональної ефективності біонічних алгоритмів розв’язку екстремальних задач

Abstract

Розроблене інструментальне середовище для визначення часової та функціональної ефективності алгоритмів. Передбачені можливості дослідження ефективності алгоритмів на множині особливих «незручних» функцій, яку можливо змінювати та доповнювати. Виконані комп’ютерні експерименти з визначенням теоретичних засад, підготовчих заходів, реалізацією та аналізом отриманих результатів. Отримані залежності часової та функціональної ефективності зграйного алгоритму від кількості параметрів функцій, глобальний екстремум яких визначається, та параметрів зграйного алгоритму: розміру популяцій та кількості епох. У розробленому середовищі передбачена можливість дослідження інших біонічних алгоритмів.

Разработана инструментальная среда для определения временной и функциональной эффективности алгоритмов. Предусмотрены возможности исследования эффективности алгоритмов на множестве особых «неудобных» функций, которое можно изменять и дополнять. Выполнены компьютерные эксперименты, включая определение теоретических основ, подготовку, реализацию и анализ результатов. Получены зависимости временной и функциональной эффективности роевого алгоритма от количества параметров функций, глобальный экстремум которых определяется, и параметров роевого алгоритма: размера популяций и количества эпох. В разработанной среде предусмотрена возможность исследования других бионических алгоритмов.

An instrumental environment for determining the time and functional efficiency of algorithms are developed. Abilities of studying the effectiveness of algorithms on a set of special "uncomfortable" functions, which can be changed and implemented are provided. Computer experiments are carried out, including the definition of theoretical foundations, preparation, implementation and analysis of the results. The dependency of the time and functional efficiency of the rouge algorithm on the number of parameters of functions whose global extremum is determined, and the parameters of the roaming algorithm: population size and number of epochs are obtained. In the developed environment, it is possible to study other bionic algorithms.