Анализ ландшафта анализируемых функций при принятии информационно-управляющих решений

В статье сформулирован принцип поиска оптимальных информационно-управляющих решений метаэвристическими алгоритмами. Метаэвристика представляет собой итерационную процедуру, использующую рандомизацию и элементы самообучения, интенсификацию и диверсификацию поиска, адаптивные механизмы управления, конструктивные эвристики и методы локального поиска. Это перспективный подход к решению многих оптимизационных проблем. Предложена программа на псевдокоде, иллюстрирующая поиск решений метаэвристическими алгоритмами. Рассматривается общая модель ландшафта оптимизируемой функции. Определяется расстояние между решениями. Для анализа ландшафта применяются различные меры: изменение среднего расстояния между множеством однородно распределенных решений и множеством локальных оптимальных решений; энтропия; амплитуда; корреляция.