Короткий опис (реферат):
В статтi дослiджується складнiсть вирiшення дворiвневих задач оптимiзацiї з використанням роєвих систем. Розглядається об’єкт управлiння як комплексна роєва система, яка описується функцiями взаємодiї мiж часовими моментами, станами, управлiнськими впливами та виходами. Структурно система представлена як iнтеграцiя обчислювальних систем i включає канали сприйняття (входи) i передачi (виходи) iнформацiї. Основна увага придiляється аналiзу впливу iнформацiйних сигналiв на поведiнку системи, а також розробцi моделей для оптимального управлiння на основi абстрактних iнформацiйних процесiв. Дослiджено модель керованої системи забезпечує збiр, генерацiю, обробку та редуплiкацiю iнформацiї в контекстi специфiчних умов експлуатацiї, такi процеси моделюються через семантичнi гiперграфи та iнтеграцiю елементарних пiдсистем з вiдповiдними функцiями згортки iнформацiї, якi детально описуються у статтi. Дослiдження також розглядає розробку еволюцiйного алгоритму для системи, що включає аналiз внутрiшнiх та зовнiшнiх iнформацiйних потокiв, а також механiзми впливу на поведiнку системи. Результати моделювання дозволяють вiдображати динамiку станiв системи та оптимiзувати управлiнськi рiшення на основi множини можливих стратегiй. Стаття звертає увагу на важливiсть тимчасової логiки та нечiтких моделей для забезпечення гнучкостi та адаптивностi роєвих систем, зосереджуючись на формалiзацiї вiдносин у системi через нечiткi вiдносини еквiвалентностi та часткового порядку. Описано використання грат та алгебраїчних систем для розробки структурної органiзацiї управлiння, що дозволяє ефективно моделювати роєвi системи як iнтегрованi комплекси. Розробка методiв для перевiрки та валiдацiї ефективностi роєвих алгоритмiв в рiзноманiтних задачах оптимiзацiї, забезпечуючи їх надiйнiсть i вiдповiднiсть. Стаття висвiтлює потенцiйнi напрямки для подальших дослiджень, зокрема розробку нових методiв для покращення алгоритмiчної складностi та застосування роєвих та еволюцiйних алгоритмiв у нових областях. Подальше iнтегрування з машинним навчанням та iншими технологiями може забезпечити бiльшу адаптивнiсть та ефективнiсть роєвих систем.
