Технические науки. Авиация и космонавтика

Кузнецов И.А., Высокова М.С.

Московский Государственный Технический Унивесрситет им. Н.Э. Баумана

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ МОДИФИЦИРОВАННОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА

Модифицированный генетический алгоритм отличается от классического генетического алгоритма компактной процедурой синтеза модели на каждом ряду селекции, аналогичной мейозу. Мейоз подразумевает сокращение хромосом при каждой операции кроссинговера. Вследствие этого эффекта происходит сокращение необходимого объема памяти спецвычислителя или БЦВМ. Получить численные оценки сокращения памяти спецвычислителя и повышения быстродействия при использовании модификации генетического алгоритма при построении модели ошибок ИНС не представляется возможным, так как эти характеристики сильно зависят от вида измерительной выборки и текущей фазы модели (момента формирования измерительной выборки).

При использовании тестовой измерительной выборки время построения модели с заданной точностью увеличивается в среднем на 10% по сравнению с классическим генетическим алгоритмом.

При ограниченном времени построения модели модифицированный генетический алгоритм позволяет получить более точную модель за счет большего числа операций кроссинговера: точность увеличивается в среднем на 15%. Следовательно, можно сделать вывод о целесообразности использования модифицированного генетического алгоритма для исследуемых задач.

Модифицированный генетический алгоритм рекомендовано использовать для выполнения высокоточной коррекции измерительных систем ЛА.