генетический алгоритм

Использование генетического алгоритма в задачах моделирования электрофизических свойств слоистого нанокомпозита

Авторы: Ким Р. П., Романчук С. П., Терин Д. В., Корчагин С. А.

В статье рассматривается подход к решению задачи подбора компонент слоистого нанокомпозита с заданными электрическими свойствами. Известные методы моделирования электрических характеристик нанокомпозитов основаны на предварительном анализе таких характеристик, как диэлектрическая проницаемость и электропроводность материалов, входящих в состав нанокомпозита. В работе предлагается алгоритм подбора компонент слоистого нанокомпозита с использованием генетического алгоритма.

Применение генетических алгоритмов для решения задач оптимизации на параллельных и распределенных вычислительных системах

Авторы: Савин А. Н., Дружинин И. В., Ерофтиев А. А.

Представлены результаты адаптации метода нахождения глобального минимума многоэкстремальной целевойфункции многих переменных с ограничениями с помощьюгенетического алгоритма для систем параллельных и распределённых вычислений. Предложены два варианта распараллеливания генетического алгоритма. Исследована зависимость надёжности и производительности параллельных версий алгоритма от их параметров и количества узлов параллельной вычислительной системы.

Решение задачи оптимального портфельного инвестирования с ограничением на кардинальность методами эвристического поиска

Авторы: Хомченко А. А., Миронов С. В., Сидоров С. П.

В настоящей работе рассматривается задача портфельной оптимизации с ограничением на кардинальность. Введение ограничения на максимальное количество активов в портфеле сводит задачу оптимального портфельного инвестирования к смешанной целочисленной задаче квадратичного программирования. Эффективную границу предлагается найти с помощью метаэвристического подхода с использованием генетического алгоритма.