где
N
—
число приборов обслуживания, которые будут обрабатывать
заявку;
n
lost
i
—
число отказов на
i
-
м приборе обслуживания.
На основании аддитивного способа построения целевой функции
[1]
ее представляют в виде суммы критериев с нормирующими коэф-
фициентами. Иными словами, целевую функцию для данной задачи
записывают как
f
=
a
∙
f
1
+
b
∙
f
2
,
(1)
где
f
1
,
f
2
—
среднее время обработки заявки и число потерянных за-
явок соответственно;
a, b
—
нормирующие коэффициенты, задаваемые
экспериментатором.
Модифицированный генетический алгоритм.
Рассматриваемый
в данной статье алгоритм является модификацией генетического ал-
горитма [7]. Однако следует отметить, что системы, получаемые в
процессе эволюции, должны обладать рядом свойств. Во-первых, не-
обходимо, чтобы все исследуемые системы были эквивалентны друг
другу по входам и выходам. Во-вторых, существуют количественные
ограничения, т. е. минимальная и максимальная размерность системы.
Общая схема алгоритма приведена на рис. 2.
Выделяют следующие основные этапы алгоритма.
1.
Создание начальной популяции
.
Данный этап менее всего под-
вержен автоматизации ввиду того, что создание множества систем,
Рис. 2. Схема алгоритма оптимизации сложной дискретной системы
60
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
