Решение задачи глобальной оптимизации модифицированным алгоритмом летучих мышей

Abstract

RU: В работе рассмотрен алгоритм летучих мышей для решения задачи глобальной оптимизации. Данный метаэвристический алгоритм относится к алгоритмам роевого интеллекта, которые интенсивно развиваются в последние годы. Целью работы является усовершенствование алгоритма летучих мышей, исследование эффективности его работы и применение для решения оптимизационных задач. Предложен модифицированный вариант канонического алгоритма, в котором для вычисления скорости движения летучих мышей применена методика алгоритма роя частиц. Проведены вычислительные эксперименты по сравнению точности и скорости сходимости канонического и модифицированного алгоритмов. Установлено, что предложенный вариант алгоритма является более эффективным при нахождении глобального минимума унимодальных и мультимодальных тестовых функций. Исследована зависимость эффективности работы модифицированного алгоритма летучих мышей от задаваемых параметров. В качестве варьируемых параметров выбраны начальные значения громкости и интенсивности звукового сигнала, испускаемого летучими мышами. Модифицированный алгоритм применен для решения практической задачи минимизации стоимости расходных материалов, необходимых для изготовления сосуда высокого давления. Проведено сопоставление полученного решения данной оптимизационной задачи с результатами других авторов, которые применяли как классические, так и популяционные алгоритмы. UK: У роботі розглянуто алгоритм кажанів для розв’язування задачі глобальної оптимізації. Даний метаевристичний алгоритм відноситься до алгоритмів ройового інтелекту, які інтенсивно розвиваються в останні роки. Метою роботи є удосконалення алгоритму кажанів, дослідження ефективності його роботи і застосування для розв’язування оптимізаційних задач. Запропоновано модифікований варіант канонічного алгоритму, в якому для обчислення швидкості руху кажанів застосована методика алгоритму рою часток. Проведено обчислювальні експерименти з порівняння точності і швидкості збіжності канонічного та модифікованого алгоритмів. Встановлено, що запропонований варіант алгоритму є більш ефективним при знаходженні глобального мінімуму унімодальних і мультимодальних тестових функцій. Досліджено залежність ефективності роботи модифікованого алгоритму кажанів від заданих параметрів. В якості варійованих параметрів обрані початкові значення гучності та інтенсивності звукового сигналу, що випускається кажанами. Модифікований алгоритм застосований для розв’язання практичної задачі мінімізації вартості витратних матеріалів, необхідних для виготовлення посудини високого тиску. Проведено співставлення отриманого розв’язку даної оптимізаційної задачі з результатами інших авторів, які використовувати як класичні, так і популяційні алгоритми. EN: In this paper we consider a bat algorithm for solving the problem of global optimization. This metaheuristic algorithm applies to swarm intelligence algorithms, which are developing rapidly in recent years. The aim of the work is to improve the bat algorithm, study its efficiency and application for solving optimization problems. A modified version of the algorithm in which to calculate speed of the bats used the technique of particle swarm optimization is proposed. The computational experiments have been conducted to compare the accuracy and the speed of convergence of the canonical and the modified algorithms. It was found that the proposed version of the algorithm is more effective in finding the global minimum of unimodal and multimodal test functions. The dependence of the efficiency of modified bat algorithm from the set parameters is investigated. As variable parameters chosen initial values of the loudness and pulse emission rate emitted by bats. The modified algorithm is applied to solve practical problem of minimize the cost of pressure vessel design. The comparison of the solution of the optimization problem with the results of other authors who used both classical and population algorithms was conducted.