Купить статью

В процессе построения и управления социально-экономическими системами может возникать множество задач, требующих нахождения оптимальных решений. Применение традиционных методов детерминированного поиска ограничено наличием нелинейных взаимосвязей между элементами, конфликтных интересов агентов, жестких и мягких ограничений, неконтролируемых факторов внешней среды. Для таких задач рекомендуется использовать стохастические методы, учитывающие случайный характер переменных в целевых функциях и ограничениях, которые способны находить приемлемые решения за приемлемое время даже в условиях информационной неопределенности. В последние годы существенное развитие получили популяционные метаэвристики, одновременно исследующие несколько решений. Интерес к этим методам обусловлен их пригодностью для невыпуклых пространств решений, отсутствием требований к виду целевой функции, возможностью учета жестких и мягких ограничений, а также высокой сходимостью. Однако согласно теореме об отсутствии бесплатных обедов, не существует метаэвристики, способной решать любые оптимизационные задачи. В статье показано, что выбор конкретного алгоритма базируется на концептуальной и математической постановках задачи оптимизации и особенностях реализации поисковых операций. Несмотря на предметную независимость и высокую гибкость, на практике такие алгоритмы не обеспечивают получения приемлемых результатов при их использовании в каноническом виде. В таких ситуациях следует их модифицировать под специфику решаемой задачи. В статье предложено для учета неопределенности (неполноты, неточности, недостоверности, неоднозначности) поступающих данных проводить гибридизацию выбранной метаэвристики с разными методами нечеткой логики, используемыми для идентификации, оценки и агрегирования информационных НЕ-факторов. Также в статье сформулированы рекомендации по выбору подхода к редукции множества критериев оптимизации для случая многоцелевых задач. Применение гибридных алгоритмов, построенных на основе методов нечеткой логики и роевого интеллекта, позволит повысить устойчивость и достигнуть адекватности оптимизационных моделей.