Поиск оптимального алгоритма для систем коллективного принятия решения

Abstract

В работе рассмотрена задача поиска оптимального алгоритма для систем коллективного принятия решения. Для решения данной задачи процесс поиска оптимального алгоритма представлен в виде эволюционной системы, которая производит отбор и адаптацию к внутренним и внешним условиям состояния системы. В качестве примера выбрана система мобильных роботов, поведение которой описано системой линейных уравнений. Поиск оптимального алгоритма осуществляется методом отбора оптимального значения целевой функции, который определяет показатель качества алгоритма. В процессе эволюции системы происходит замена алгоритма с меньшим показателем качества на алгоритмы с большим показателем качества.

In this paper the problem of optimal algorithm finding for collective decision systems is considered. To solve this problem the process of optimal algorithm finding is represented in the form of an evolutionary system that produces the selection and adaptation to internal and external conditions according to the system state. As an example, a mobile robots system is chosen, whose behavior is described by a system of linear equations. The optimal algorithm finding is carried out by selection of the optimal value, which determines the quality index of the algorithm. In the evolution process of the system, the algorithms with lower quality indexes are replaced by the algorithms with greater quality indexes.