Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2022
Идентификатор DOI: 10.37882/2223-2966.2022.12-2.12
Ключевые слова: multi-objective optimization, genetic algorithm, linear convolution algorithm, Pareto front, многокритериальная оптимизация, генетический алгоритм, алгоритм линейной свертки, фронт Парето
Аннотация: в данной статье рассматривается решение задачи двухкритериальной оптимизации распределение информационных потоков, в качестве критериев оптимальности выступают минимум суммарного времени нахождения заявок в буфере телекоммуникационного устройства и минимум суммарных потерь в результате переполнения буфера. Оба критерия оптимальностПоказать полностьюи находятся во взаимном исключении, так как увеличение одного приводит к уменьшению другого. Решение данной задачи показано на примере сети с двумя возможными маршрутами с использованием инструментов среды математического моделирования MatLab. Математическое моделирование проводилось двумя методами: первый вариант с использованием генетического алгоритма и двумя параметрами оптимизации, второй вариант подразумевает использование метода линейной свёртки оптимизируемых функций и использование традиционных градиентных алгоритмов поиска экстремального значения целевой функции. In this article, the solution of the problem of two-criteria optimization of the distribution of information flows is considered, the minimum of the total time spent by applications in the buffer of a telecommunications device and the minimum of total losses as a result of buffer overflow act as optimality criteria. Both optimality criteria are mutually exclusive, since an increase in one leads to a decrease in the other. The solution of this problem is shown by the example of a network with two possible routes using the tools of the MatLab mathematical modeling environment. Mathematical modeling was carried out by two methods: the first option using a genetic algorithm and two optimization parameters, the second option involves the use of the method of linear convolution of optimized functions and the use of traditional gradient algorithms for finding the extreme value of the objective function.
Журнал: Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки
Выпуск журнала: № 12-2
Номера страниц: 67-74
ISSN журнала: 22232966
Место издания: Москва
Издатель: ООО Научные технологии