Описание:При решении многих практических задач требуется решать задачи условной оптимизации, для которых целевая функция и функции ограничений являются операторами, заданными правилами/алгоритмами их вычисления, т.е. их аналитическая структура не может быть использована для организации поиска оптимального решения задачи. Эта особенность делает проблематичным применение оптимальных и эвристических методов, использующих априорно известные свойства о целевой функции и функциях ограничений для организации поиска оптимального решения.
В курсе будут рассмотрены наиболее широко используемые алгоритмы, опирающиеся на метод проб и ошибок: генетические и эволюционные алгоритмы, алгоритмы имитации отжига, муравьиные алгоритмы, алгоритмы случайного поиска (ненаправленного, направленного, направленного с самообучением). В курсе будут рассмотрены теоретические основы построения алгоритмов, примеры применения для классических задач комбинаторной оптимизации и для решения задач, возникающих при проектировании встроенных систем реального времени.