Chapter 2. The development of management methods based on bio-inspired algorithms

У цьому розділі дослідження пропонуються методи управління, засновані на біологічно натхненних алгоритмах. Основою дослідження є теорія штучного інтелекту. Метод спрямований на розв'язання оптимізаційних задач, змінні рішення яких визначаються таким чином, щоб складні динамічні об'єкти працювали в найкращій точці (режимі) відповідно до визначених критеріїв оптимізації. У дослідженні автори запропонували:

– метод управління з використанням біоінспірованого алгоритму;

– метод пошуку рішень з використанням вдосконаленого алгоритму летючої білки;

– метод оцінки стану динамічних об'єктів з використанням популяційного алгоритму.

Кожен з методів базувався на канонічних алгоритмах оптимізації, але вони були вдосконалені авторами дослідження.

Суть удосконалення цих методів, в чому полягає наукова новизна кожного з них:

– початкове положення агентів визначається з урахуванням типу невизначеності за рахунок використання поправочного коефіцієнта на ступінь інформованості про стан початкової ситуації по відношенню до об'єкта аналізу;

– враховується початкова швидкість кожного агента, що дає можливість досліджувати складні функції;

– швидкість руху регулюється відповідно до пріоритетності пошуку рішення;

– використання процедури глибокого навчання баз знань агентів алгоритму за рахунок вивчення як архітектури, так і параметрів штучних нейронних мереж;

– відбір кращих особин у зграї за допомогою вдосконаленого генетичного алгоритму, що підвищує достовірність прийнятих рішень.

Обмеженням дослідження є необхідність наявності бази даних початкових умов складного динамічного об'єкта, необхідність врахування часової затримки на збір та доведення інформації від джерел видобування інформації.

Запропонований підхід доцільно використовувати для розв'язання задач оцінювання складних та динамічних процесів, що характеризуються високим ступенем складності.