Оптимизационный алгоритм взаимодействующих стран и его применение для решения задач фармакокинетики

Аннотация


С ростом сложности оптимизационных задач в научной среде, все более популярными становятся эволюционные алгоритмы, вдохновленные теми или иными процессами в мире. Предложен новый эволюционный алгоритм взаимодействующих стран, в большей степени вдохновленный классическим генетическим алгоритмом, островным алгоритмом и миграционным алгоритмом. Проведено исследование работоспособности алгоритма на классических тестовых функциях. Результаты работы алгоритма демонстрируют его пригодность для решения оптимизационных задач и перспективность его дальнейшего изучения. В завершении рассматривается применение данного алгоритма для поиска фармакокинетических констант двухкамерной модели.

Полный текст

С течением времени сложность задач, решаемых научным сообществом, значительно возросла. В таких областях науки, как робототехника, биоинформатика, принятие решений, машинное обучение и других, для большинства задач оптимальное решение крайне неочевидно [1; 2]. Для решения подобных задач был предложен подход, вдохновленный дарвиновской естественной эволюцией, который называется эволюционными вычислениями (ЭВ). ЭВ включают ряд алгоритмов, называемых эволюционными алгоритмами (ЭА). ЭА моделируют эволюцию какой-либо популяции для поиска оптимальных решений сложных задач. Основная область применения ЭА – это задачи, в которых использование эвристического алгоритма невозможно либо же может привести к неадекватному решению. Тематика ЭА в последние годы набирает все большую популярность, и наибольший научный интерес касается применения ЭА для решения сложных практических оптимизационных задач [3; 4]. Рассмотрим новый эволюционный алгоритм, имитирующий процесс взаимодействия стран между собой. С точки зрения механизма алгоритм вдохновлен классическим генети-ческим, островным, миграционным и сорняковым алгоритмами.

Об авторах

Р. С. Крашенинников

Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева

И. И. Митричев

Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева

Список литературы

  1. De Jong A.K. Evolutionary Computation: A Unified Approach. – Cambridge: MIT Press, London: Bradford Books, 2006. – 268 р.
  2. Eiben A.E., Smith J.E. Introduction to evolutionary computing. – Berlin: Springer, 2006. – 244 p.
  3. Al-Salami N.M. Evolutionary algorithm definition // American Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2009. – Vol. 2, № 4. – P. 789–795.
  4. Vikhar P.A. Evolutionary algorithms: A critical review and its future prospects // 2016 In-ternational conference on global trends in signal processing, information computing and commu-nication (ICGTSPICC). – IEEE, 2016. – P. 261–265.
  5. Изучение фармакокинетики [3Н]-циклопролилглицина в крови крыс / Г.И. Ковалев [и др.] // Фармакокинетика и фармакодинамика. – 2018. – №. 3. – С. 48–56.

Статистика

Просмотры

Аннотация - 98

PDF (Russian) - 57

Ссылки

  • Ссылки не определены.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах