Яндекс Метрика
cs.AI, cs.MA, q-bio.PE

Алгоритм поиска оптимальных решений в NK-ландшафтах в условиях высокой сложности: метод последовательных приближений

Sasanka Sekhar Chanda, Sai Yayavaram06.06.2020

В условиях высокой сложности, вызванной глубокой взаимозависимостью элементов принимаемого решения в NK-ландшафтах, предложенный алгоритм позволяет достигать более высоких показателей эффективности, чем в существующих исследованиях. Авторы распределяют элементы решения по отдельным кластерам. Изменение значения конкретного элемента принимается в том случае, если совокупная приспособленность (fitness) участников его кластера становится выше. Конфигурация с наивысшим итоговым показателем признается оптимальным решением задачи.

Авторы представляют новый алгоритм для принятия решений в условиях высокой сложности и сильной взаимозависимости факторов (ландшафты NK). Предложенный метод распределяет элементы решения по кластерам и оценивает изменения на основе совокупной эффективности группы, а не отдельных звеньев. Такой подход позволяет находить более оптимальные стратегии в сложных системах, превосходя результаты существующих методов.

Sasanka Sekhar Chanda, Sai Yayavaram