Эволюционные алгоритмы моделирования и оптимизации

В настоящее время интеллектуальные технологии обработки данных получили широкое распространение в различных областях человеческой деятельности. Искусственные нейронные сети, эволюционные алгоритмы, символьная регрессия, и многие другие применяются для решения сложных задач обработки и анализа информации, с которыми не справляются классические методы. Для их разработки и настройки требуется эффективный инструментарий. Таким инструментарием могут стать алгоритмы эволюционного поиска, наиболее известные из которых – генетический алгоритм и алгоритм генетического программирования. В этой связи разработка и исследование новых алгоритмических схем для автоматизации проектирования ИИТ является актуальной научно-технической задачей. В данной работе разработаны, реализованы и исследованы: модифицированный оператор множественной рекомбинации для генетического алгоритма и алгоритма генетического программирования, отличающиеся от известных наличием селективного давления на этапе скрещивания; новый эволюционный алгоритм автоматического генерирования нейронных сетей, отличающийся от известных методом формирования структуры нейросети и способом формирования новых решений.