Все выпуски

В статье рассматриваются подходы к эволюционному моделированию синтеза организованных систем и анализируются методологические проблемы эволюционных вычислений этого направления. На основе анализа работ по эволюционной кибернетике, теории эволюции, теории систем и синергетике сделан вывод о наличии открытых проблем в задачах формализации синтеза организованных систем и моделирования их эволюции. Показано, что теоретической основой для практики эволюционного моделирования являются положения синтетической теории эволюции. Рассмотрено использование виртуальной вычислительной среды для машинного синтеза алгоритмов решения задач. На основе полученных в процессе моделирования результатов сделан вывод о наличии ряда условий, принципиально ограничивающих применимость методов генетического программирования в задачах синтеза функциональных структур. К основным ограничениям относятся необходимость для фитнес-функции отслеживать поэтапное приближение к решению задачи и неприменимость данного подхода к задачам синтеза иерархически организованных систем. Отмечено, что результаты, полученные в практике эволюционного моделирования в целом за все время его существования, подтверждают вывод о принципиальной ограниченности возможностей генетического программирования при решении задач синтеза структуры организованных систем. В качестве источников принципиальных трудностей для машинного синтеза системных структур указаны отсутствие направлений для градиентного спуска при структурном синтезе и отсутствие закономерности случайного появления новых организованных структур. Сделан вывод об актуальности рассматриваемых проблем для теории биологической эволюции. Обосновано положение о биологической специфике практически возможных путей синтеза структуры организованных систем. В качестве теоретической интерпретации обсуждаемой проблемы предложено рассматривать системно-эволюционную концепцию П.К. Анохина. Процесс синтеза функциональных структур рассматривается в этом контексте как адаптивная реакция организмов на внешние условия, основанная на их способности к интегративному синтезу памяти, потребностей и информации о текущих условиях. Приведены результаты актуальных исследований, свидетельствующие в пользу данной интерпретации. Отмечено, что физические основы биологической интегративности могут быть связаны с явлениями нелокальности и несепарабельности, характерными для квантовых систем. Отмечена связь рассматриваемой в данной работе проблематики с проблемой создания сильного искусственного интеллекта.

В данной работе рассматривается задача восстановления матрицы корреспонденций для наблюдений реальных корреспонденций в г. Москве. Следуя общепринятому подходу [Гасников и др., 2013], транспортная сеть рассматривается как ориентированный граф, дуги которого соответствуют участкам дороги, а вершины графа — районы, из которых выезжают / в которые въезжают участники движения. Число жителей города считается постоянным. Задача восстановления матрицы корреспонденций состоит в расчете всех корреспонденций израйона $i$ в район $j$.

Для восстановления матрицы предлагается использовать один из наиболее популярных в урбанистике способов расчета матрицы корреспонценций — энтропийная модель. В работе, в соответствии с работой [Вильсон, 1978], приводится описание эволюционного обоснования энтропийной модели, описывается основная идея перехода к решению задачи энтропийно-линейного программирования (ЭЛП) при расчете матрицы корреспонденций. Для решения полученной задачи ЭЛП предлагается перейти к двойственной задаче и решать задачу относительно двойственных переменных. В работе описывается несколько численных методов оптимизации для решения данной задачи: алгоритм Синхорна и ускоренный алгоритм Синхорна. Далее приводятся численные эксперименты для следующих вариантов функций затрат: линейная функция затрат и сумма степенной и логарифмической функции затрат. В данных функциях затраты представляют из себя некоторую комбинацию среднего времени в пути и расстояния между районами, которая зависит от параметров. Для каждого набора параметров функции затрат рассчитывается матрица корреспонденций и далее оценивается качество восстановленной матрицы относительно известной матрицы корреспонденций. Мы предполагаем, что шум в восстановленной матрице корреспонденций является гауссовским, в результате в качестве метрики качества выступает среднеквадратичное отклонение. Данная задача представляет из себя задачу невыпуклой оптимизации. В статье приводится обзор безградиенных методов оптимизации для решения невыпуклых задач. Так как число параметров функции затрат небольшое, для определения оптимальных параметров функции затрат было выбрано использовать метод перебора по сетке значений. Таким образом, для каждого набора параметров рассчитывается матрица корреспонденций и далее оценивается качество восстановленной матрицы относительно известной матрицы корреспонденций. Далее по минимальному значению невязки для каждой функции затрат определяется, для какой функции затрат и при каких значениях параметров восстановленная матрица наилучшим образом описывает реальные корреспонденции.