Мультихромосомна генетична модель показників якості інформаційно-вимірювальних систем

Abstract

На сучасному етапі розвитку інформаційно-вимірювальних систем існує необхідність розробки єдиної стратегії розв’язання задач оптимального проектування систем оцінки якості для них. При проектуванні є доцільним застосування глобальних процедур оптимізації на початкових етапах пошуку. Такі ж процедури були б доцільними при уточненнях отриманого глобального рішення локальними алгоритмами, які швидко сходяться та діють в околиці оптимальної точки. Один з методів вирішення проблеми приводиться у статті. Він дозволяє з достатньою надійністю та точністю визначити значення глобального екстремуму, а також суттєво знизити обчислювальні витрати на пошук. При цьому етапи глобального пошуку можуть виконуватися з невисокою точністю, а етапи локального уточнення можуть проводяться в області тяжіння глобального екстремуму, що вимагає значно меншого числа обчислень.

На современном этапе развития информационно-измерительных систем существует необходимость разработки единой стратегии решения задач оптимального проектирования систем оценки качества для них. При проектировании целесообразно применение глобальных процедур оптимизации на начальных этапах поиска. Такие же процедуры были бы целесообразными при уточнениях полученного глобального решения локальными алгоритмами, которые быстро сходятся и действуют в окрестности оптимальной точки. Один из методов решения проблемы приводится в статье. Он позволяет с достаточной надежностью и точностью определить значение глобального экстремума, а также существенно снизить вычислительные затраты на поиск. При этом этапы глобального поиска могут выполняться с невисокой точностью, а этапы локального уточнения могут проводятся в области притяжения глобального экстремума, что требует значительно меньшего числа вычислений.

At the present stage of development of information-measuring systems there is a need to develop a unified strategy for solving problems of optimum design of quality assessment systems for them. When designing it is advisable to use global proce-dur optimization in the initial stages of the search. The same procedure would be appropriate when refinements obtained a global solution to local algorithms, which rapidly converge and are valid in a neighborhood of the optimal point. One of the methods of solving problems presented in the paper. It allows with sufficient reliability and accuracy to determine the value of the global extremum, as well as significantly reduce the computational cost of the search. In this case the global search can be performed with newiso-tion accuracy, and the stages of local refinement can be held in the attraction domain of the global extremum that requires considerably fewer computations.