РАЗРАБОТКА АДАПТИВНОГО ЭВОЛЮЦИОННОГО АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Рассмотрены особенности проектирования генетических алгоритмов, применяемых для решения разнообразных оптимизационных задач. Выполнен анализ основных этапов функционирования генетических алгоритмов, определен способ отбора решений в новую популяцию, форма и параметры операторов случайных изменений. Разработан нечеткий контроллер, динамически изменяющий вероятности применения операторов мутации, скрещивания, позволяющий улучшить генетическое разнообразие формируемых решений, процесс сходимости алгоритма. Приведены результаты экспериментальных исследований эффективности предложенного генетического алгоритма для решения задач оптимизации функций многих переменных, обучении нейронных сетей.