Генетические алгоритмы (ГА) выражают эволюцию популяции хромосом в направлении от начального поколения к окрестностям экстремума. Обоснование этого положения содержится в основной теореме генетического подхода - теореме схем (иначе называемой schemata theorem или теорема шаблонов) [1].
Ранее в работах [2, 3] рассматривался разработанный гибридный модифицированный эволюционный алгоритм и перспективы его применения для решения задач многокритериальной оптимизации. В этой статье приведены результаты экспериментов по оценке эффективности многоточечности и полигамности, составляющими основу предложенного смешанного эволюционного метода, в сравнении с известными генетическими методами. Для исследования эффективности ГА предложено несколько вариантов тестовых функций. Известен набор тестовых функций К. Де-Джонга, в котором имеются одно- и многоэкстремальные функции с различным рельефом, а также ряд других наборов [4].
В процессе управления сложными техническими и организационно-техническими системами необходимо постоянно принимать непростые решения, связанные с учетом многих критериев качества и ограничений на ресурсы. Если такие решения принимать с использованием только интуиции и опыта руководителя, то будет достаточно сложно сделать оптимальный выбор. В этой связи необходимо разрабатывать и внедрять формализованные методы поддержки принятия решений.
Формальные математические модели принятия решений в настоящее время все более полно отражают сложность реальных практических проблем, что, с одной стороны, делают их более адекватными реальным системам, а с другой - приводит к необходимости решать все более сложные задачи оптимизации. Основные свойства реальных практических задач оптимизации - наличие многих критериев, существенных ограничений, разношкальных переменных и алгоритмическое задание функций - делают невозможным применение традиционных методов. Выходом из такой ситуации является использование адаптивных стохастических алгоритмов, успешно преодолевающих указанные трудности.
Одним из наиболее часто применяемых в такой ситуации подходов являются эволюционные алгоритмы, представляющие собой стохастические оптимизационные процедуры, имитирующие процессы естественной эволюции, в частности - ГА. Алгоритмическое задание функций и разнош-кальность переменных не представляют дополнительных трудностей для ГА которые работают с бинаризованными представле-
