Ф.И.О.
Марков Виталий Николаевич
Ученая степень
• доктор технических наук
Ученое звание
профессор
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный технологический университет
Научные интересы
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
—
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 3 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Синтез системы оптимизации потребления невозобновляемых ресурсов
Краткое описание
Рассматривается NP-задача дискретной оптимизации потребления невозобновляемых ресурсов. Веса рёбер графа ресурсов задают стоимость потребляемых ресурсов. Для решения задачи предлагается использовать дискретную систему, совершающую переходы состояний на полном графе с числом вершин, равным количеству дискретных ресурсов. Целью такой системы является построение цепи заданной длины и минимального веса на полном графе. Проблемным фактором является факториальный рост числа вариантов цепей на графе при линейном росте количества ресурсов. Главная идея состоит в использовании найденных статистических закономерностей рангов переходов дискретной системы при построении цепей минимального веса на графах произвольного размера. Использование рангов позволяет абстрагироваться от конкретных весов переходов и найти свойство, присущее оптимальным решениям. Описана структура дискретной системы и её функционирование в режиме анализа ранжированных решений. Отличительной особенностью представленной системы является использование генератора рангов, генератора ранжированных цепей и блока статистики. Они используются для определения распределения субоптимальных решений. Также статья содержит описание структуры и функционирования дискретной системы в режиме синтеза субоптимальных решений на основе найденного распределения вероятностей локальных решений. Новизну предлагаемого подхода к построению решателей NP-задач определяет использование эмпирических функций от рангов локальных решений для управления поиском
-
Метод построения окрестности статистического оптимума в задаче потребления невозобновляемых ресурсов
Краткое описание
Рассматривается NP-задача дискретной оптимизации потребления невозобновляемых ресурсов. Для решения задачи предлагается использовать NP-систему, совершающую переходы состояний на полном графе с числом вершин, равным количеству дискретных ресурсов. Целью такой системы является построение цепи заданной длины и минимального веса на полном графе. Длина цепи определяет количество потреблённых ресурсов. Проблемным фактором является факториальный рост числа вариантов цепей на графе при линейном росте количества ресурсов. Главная идея состоит в нахождении статистических закономерностей рангов переходов NP-системы при построении цепей минимального веса на графах малого размера. Использование рангов позволяет абстрагироваться от конкретных весов переходов, которые являются переменными величинами для каждой задачи оптимизации, и найти родовое свойство всех оптимальных решений. Найденные закономерности предлагается использовать для решения задач большой размерности. В результате исследований было определено, что вероятности рангов переходов описываются геометрическим распределением. В статье представлен алгоритм определения параметра геометрического распределения для ранга каждого перехода в зависимости от исходного и потреблённого количества ресурсов. Реализация метода генерирования субоптимальных цепей основано на использовании генераторов псевдослучайных чисел, задающих значения каждого ранга перехода NP-системы согласно геометрическому распределению вероятностей. К использованию предлагается два варианта генераторов рангов цепей. Компьютерный эксперимент показал полезный эффект предлагаемого метода на задачах малой и средней размерности
-
Математические основы построения дискретного автомата оптимизации параметров системы
Краткое описание
В статье рассматриваются дискретные автоматы с памятью, специализированные для поиска значений параметров системы, оптимизирующих показатель качества системы, описываемый некоторой целевой функцией. Задача многопараметрической оптимизации сведена к задаче дискретной оптимизации посредством представления значений параметров оптимизируемой системы в виде набора дискретных значений с заданным шагом дискретизации
pdf 261.472kb
doc 261.472kb