Применение многоагентного генетического алгоритма для поиска оптимальных стратегических и оперативных решений

Хивинцев М. А. and Акопов А. С.

Бизнес-информатика, 2014, issue 1 (27), 23-33

Abstract: В статье представлен новый подход к применению многоагентного генетического алгоритма (MAGAMO) для поиска оптимальных стратегических и оперативных решений в имитационных моделях большой размерности. Цель работы разработка с использованием методов системной динамики имитационной модели типового Интернет-магазина и применение многоагентного генетического алгоритма MAGAMO для решения многокритериальной оптимизационной задачи стратегического и оперативного управления, относящейся к классу задач сверхбольшой размерности. Для реализации математической модели типового Интернет-магазина используется система имитационного моделирования Powersim Studio. Объектом исследования являются многокритериальные оптимизационные задачи большой размерности, реализуемые в системах имитационного моделирования. Для решения подобных задач предложен многоагентный генетический алгоритм MAGAMO. Особенностью данного алгоритма является распределение набора управляющих параметров системы между агентами на основе предварительного кластерного анализа. Каждый агент представляет собой независимый генетический алгоритм с собственной эволюцией решений, соответствующих заданным управляющим параметрам. Информационный обмен между агентами, функционирующими в параллельных процессах, осуществляется через разделяемую память системы (многомерную базу данных). При этом центральный процесс отвечает за отбор решений наивысшего ранга Парето. С использованием специального программного средства ParetoFrontViewer обеспечивается визуализация фронт Парето. Разработанная имитационная модель интегрирована с алгоритмом MAGAMO, системой визуализации границы Парето и многомерной базой данных. В результате проведенных численных экспериментов, осуществленных на реальных данных Интернет-магазина, продемонстрирована высокая эффективность разработанного многоагентного генетического алгоритма для поиска оптимальных решений в системах имитационного моделирования большой размерности.

Keywords: МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ; СИСТЕМНАЯ ДИНАМИКА; ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ; ПРОБЛЕМА БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ; ГРАНИЦА ПАРЕТО (search for similar items in EconPapers)
Date: 2014
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-mnogoa ... operativnyh-resheniy

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:025686:15695828

Access Statistics for this article

More articles in Бизнес-информатика from CyberLeninka, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Bibliographic data for series maintained by CyberLeninka ().