Генетический алгоритм обоснования требований к характеристикам технических систем
- Авторы: Привалов А.Е.1, Бугайченко П.Ю.1, Александров М.А.1
-
Учреждения:
- Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского
- Выпуск: Том 1, № 199-200 (2025): Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму
- Страницы: 15-22
- Раздел: Статьи
- URL: https://journal-vniispk.ru/2306-1456/article/view/313858
- ID: 313858
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье предлагается генетический алгоритм обоснования требований к характеристикам сложных технических систем, основанный на алгоритме многокритериальной оптимизации SPEA2. Базовый алгоритм модифицирован для решения обратной задачи параметрического синтеза. Для обеспечения равномерности получаемого фронта Парето используется подход, основанный на методе кластеризации k-means, сущность которого заключается в объединении нескольких близко расположенных решений в один кластер с последующей заменой их одним решением, расположенным в центре кластера. В статье приводится численный пример обоснования характеристик многоспутниковой орбитальной группировки дистанционного зондирования Земли. Предлагаемый алгоритм может быть использован на этапе разработки технического задания на выполнение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по созданию сложных технических систем при оформлении раздела «Технические требования к изделию».
Об авторах
А. Е. Привалов
Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского
Автор, ответственный за переписку.
Email: vka@mail.ru
канд. техн. наук, старший преподаватель
РоссияП. Ю. Бугайченко
Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского
Email: vka@mail.ru
канд. воен. наук, старший преподаватель
РоссияМ. А. Александров
Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского
Email: maks.aleksandrov.vka@mail.ru
канд. техн. наук, доцент
РоссияСписок литературы
- ГОСТ 15.016–2016. Система разработки и постановки продукции на производство. Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению. М.: Стандартинформ, 2017. 30 с.
- Петухов Г.Б., Якунин В.И. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных систем. М.: ACT, 2006. 504 с.
- Zitzler E., Laumanns M., Thiele L. SPEA2: Improving the strength Pareto evolutionary algorithm // TIK Report. 2001. Vol. 103.
- Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. М.: Синтег, 2003. 284 с.
- Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И. и др. Анализ данных и процессов: учеб. пособие. 3-е изд., перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. 512 с.
- Панченко Т.В. Генетические алгоритмы: учеб.-метод. пособие; под ред. Ю.Ю. Тарасевича. Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007. 87 с.
- Данилюк Б.А., Минаков Е.П., Привалов А.Е., Александров М.А. Аналитический метод оценивания эффективности управления киберфизическими системами с учетом характеристик их цифровых двойников // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. 2023. № 4. С. 79–89.
- Минаков Е.П., Привалов А.Е., Бугайченко П.Ю. Метод оценивания характеристик цифровых моделей киберфизических систем на основе множественного регрессионного анализа результатов их применения // Труды МАИ. 2023. № 131. 29 с.
- Минаков Е.П., Привалов А.Е., Бугайченко П.Ю. Модель оценивания эффективности управления многоспутниковыми орбитальными системами // Труды МАИ. 2022. № 125. 26 с.
- Программный модуль поиска Парето-оптимальных решений на основе генетического алгоритма SPEA2: свидетельство о гос. регистр. программы для ЭВМ № 2024619573: № 2024618491 заявл. 13.04.2024: опубл. 24.04.2024.
Дополнительные файлы
