УДК 004.021
АДАПТИВНАЯ САМОНАСТРОЙКА ЗНАЧЕНИЙ ГЛОБАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ В АЛГОРИТМЕ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ВЕЩЕСТВЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ TF-QIMOA НА ОСНОВЕ ИСТОРИИ УСПЕХА НЕДОМИНИРУЕМЫХ РЕШЕНИЙ
Л. А. Демидова, д.т.н., профессор, профессор кафедры КИС РТУ МИРЭА, Москва, Россия;
orcid.org/0000-0003-4516-3746, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
В. В. Масленников, старший преподаватель кафедры КИС РТУ МИРЭА, Москва, Россия;
orcid.org/0000-0003-3201-2228, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Представлена адаптивная версия квантово-инспирированного алгоритма многокритериальной вещественной оптимизации TF-QIMOA, дополненная методом самонастройки значений глобальных параметров на основе истории успеха недоминируемых решений. В отличие от исходной версии алгоритма TF-QIMOA с фиксированными значениями глобальных параметров, новый алгоритм TFQIMOASHA динамически корректирует значения ключевых управляющих параметров на основе количественной оценки вклада каждого недоминируемого решения в эволюцию фронта Парето. Эта оценка объединяет три компоненты: прирост гиперобъёма, временную устойчивость решений и степень освоения слабо представленных сегментов пространства критериев. Такой подход позволяет адаптировать поведение поискового процесса в реальном времени без априорных предположений о структуре целевых функций. Экспериментальная верификация подтверждает превосходство ал- горитма TF-QIMOA-SHA над современными алгоритмами многокритериальной оптимизации TFQIMOA, QI-NSGA-III, MOWOATS и MOEA/D-DE-SHA по таким показателям, как равномерность распределения решений на фронте Парето, скорость сходимости и доля недоминируемых решений относительно предыдущего поколения, что свидетельствует о перспективности предложенного алгоритма для решения сложных инженерных задач, характеризующихся высокой степенью конфликтности целевых функций.
Ключевые слова: многокритериальная оптимизация, квантово-инспирированный алгоритм, термоядерный синтез, адаптивная самонастройка, история успеха, гиперобъём, фронт Парето, оценка решений.