Nowe ujęcie wybranych zagadnień optymalizacji, AZ#89D93A9BEB/DL-ebwm/pdf (Uniwersytet Śląski)

W rozwiązywaniu złożonych zadań optymalizacyjnych algorytmy ewolucyjne zajmują wiodącą pozycję. Nietypowe spojrzenie na algorytm optymalizacyjny, prezentowane w opracowaniu, pozwoliło na stworzenie nowego algorytmu a prace nad jego rozwojem – na umieszczenie jego metafor w grupie nienaturalnego życia.

Powstałe w ten sposób algorytmy są dalej efektywnymi algorytmami optymalizacji a proponowane podejście wprowadza w ich działanie świeże atrybuty. Opracowanie przedstawia nowy algorytm obserwacji – jako algorytm bazowy oraz jego metafory ulokowane w grupie algorytmów immunologicznych i algorytmów optymalizacji rojem cząstek.

Badania prowadzone nad mechaniką działania tych algorytmów wykazały ich nowe cechy tj.: zachowanie przypominające mechanizm obserwacji, mechanizm koewolucji determinujący zachowanie algorytmu czyniącego go niezależnym od wpływu środowiska.

Realizacja postawionych założeń narzuciła konieczność opracowania produktywnego mechanizmu mutacji dla algorytmu immunologicznego. W odniesieniu do algorytmu optymalizacji rojem cząstek zdefiniowano funkcje scenariuszy zachowań.

Zaproponowano grupę systemów immunologicznych będącą odpowiednikiem systemu wielopopulacyjnego i zdefiniowano metody podmiany informacji pomiędzy systemami w grupie. Przedstawiono umocowanie teoretyczne działania algorytmów a także poparto to badaniami symulacyjnymi.

Do sprawdzenia sprawności pracy algorytmów zastosowano charakterystyczne środowiska testowe dla problemów stacjonarnych i niestacjonarnych. W pracy zastosowano analizę fraktalną i multifraktalną, wykazując jej przydatność w badaniach nad zachowaniem algorytmów.

Optymalizacja struktury diagnostycznej układu cyfrowego jest zagadnieniem wielokryterialnym i stanowi swojego typu wyzwanie. Kompleksowe podejście do diagnostyki układu wielomodułowego może prowadzić do nowych rozwiązań, także w zakresie diagnostyki pojedynczego modułu.

Koncepcje takie gromadzi niniejsze opracowanie, bazując na nietypowym podejściu do diagnostyki układu wielomodułowego, których konkluzja ma silną podstawę teoretyczną. Oryginalnym dorobkiem pracy w tym zakresie jest: propozycja architektury zaimplementowanego testowania bazującej na tak zwanej modyfikacji liniowej, wprowadzenie opisu struktury diagnostycznej, określenie podstaw teoretycznych tej koncepcji, potwierdzenie sformułowanych podstaw teoretycznych a jednocześnie weryfikacja wydajności diagnostycznej proponowanych rozwiązań metodami symulacyjnymi opartymi na modelowaniu z użyciem układów testowych ISCAS'89, wykazanie stałych cech modułów w trakcie testowania, przedstawienie formalnego zapisu dowolnej struktury diagnostycznej wraz z opisem ram optymalizacji, a także koncepcji narzędzia symulacyjnego stosowanego w prowadzonych badaniach.

równocześnie w opracowaniu przedstawiono oryginalne zastosowanie algorytmu genetycznego, uzyskując wysoką sprawność optymalizacji. Ta część opracowania pokazuje kompletny system opisu dowolnej struktury diagnostycznej wraz z metodą jej optymalizacji.

Rozwiązania przedstawione w rozprawie otwierają drogę do dalszych badań. W pracy wskazane są dwie części, które mimo wspólnej bazy w postaci algorytmów ewolucyjnych, prezentują odrębne i zamknięte tematycznie problemy.