Комплексное имитационное моделирование с применением генетических алгоритмов

Генетические алгоритмы в разных формах применяются к решению разных научно-технических задач. Они используются при создании вычислительных структур, в машинном обучении – при проектировании нейронных сетей или в управлении роботами. Они также применяются при моделировании развития в разных предметных областях, включая социальные-экономические системы. Также возможно и эвристико-математическое применение генетических алгоритмов для оптимизации многопараметрических функций. В случаях, когда точный оптимум не нужен, решением может считаться любое значение, лучшее, чем определенная заданная величина. Тогда генетические алгоритмы – хороший метод поиска «приемлемых» значений. Сила генетического алгоритма состоит в его способности манипулировать одновременно многими параметрами, что используется в разных проектах, включая даже проектирование самолетов. Однако формальное применение таких алгоритмов без учета временных характеристик и других особенностей реальных процессов, где их пытаются применить, может не дать ощутимого эффекта либо привести к выбору ошибочного решения. Один из способов привязки соответствующих моделей к динамике управляемых процессов является комплексное имитационное моделирование этих процессов и систем управления с применением генетических алгоритмов.