Евсютин О.О.
Клеточный автомат с целевой функцией
В данной работе вводится модификация классической модели клеточного автомата [1, 2], динамика которой направлена на решение задачи непрерывной оптимизации. Для этого в состав клеточно-автоматной модели включается целевая функция n переменных, а алфавит внутренних состояний модифицируется: в качестве состояния клетки принимается n-мерный вектор, дополненный целочисленной меткой.
Данная модель, получившая название клеточного автомата с целевой функцией, уже не является дискретной, однако сохраняет свойства локальности и однородности, присущие клеточному автомату.
В работе исследуется динамика клеточного автомата с целевой функцией при выборе различных локальных правил перехода, носящих как детерминированный, так и стохастический характер.
На основе введенной модели получены алгоритмы непрерывной оптимизации, которые следует отнести к классу стохастических алгоритмов за счет использования случайных величин в процессе развития клеточного автомата с целевой функцией.
Проведенные эксперименты показали, что данные алгоритмы по своей эффективности сравнимы с другими алгоритмами непрерывной оптимизации, при построении которых использован клеточно-автоматный подход [3].
Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках базовой части государственного задания ТУСУР на 2015 г. (проект № 3657).
ЛИТЕРАТУРА
1. Кудрявцев В.Б., Подколзин А.С., Болотов А.А. Основы теории однородных структур. М.: Наука, 1990. 296 с.
2. Бандман О.Л. Дискретное моделирование физико-химических процессов // Прикладная дискретная математика. 2009. № 3. С. 33–49.
3. Vafashoar R., Meybodi M.R., Momeni Azandaryani A.H. CLA-DE: a hybrid model based on cellular learning automata for numerical optimization // Applied Intelligence. 2012. V. 36, iss. 3. P. 735–748.
К списку докладов