The article develops hierarchical population game models of co-evolutionary algorithms for solving the problem of multi-criteria optimization under uncertainty. The principles of vector minimax and vector minimax risk are used as the basic principles of optimality for the problem of multi-criteria optimization under uncertainty. The concept of equilibrium of a hierarchical population game with the right of the first move is defined. The necessary conditions are formulated under which the equilibrium solution of a hierarchical population game is a discrete approximation of the set of optimal solutions to the multi-criteria optimization problem under uncertainty.
Разработан метод оптимизации иерархической системы управления на базе алгоритма получения координированных стабильно-эффективных компромиссов. Сформированы свойства координирования нижнего уровня при оптимизации двухуровневой многоканальной системы управления летательного аппарата на основе координированных стабильно-эффективных компромиссов. Проведен анализ эффективности многокритериально оптимальной иерархической системы управления с учетом балансировки эффективности на основе поуровневых компромиссов и межуровневой координации. Сформированы дополнительные свойства координации параметризованной адаптивной системы нижнего уровня оптимальной системой верхнего уровня с коррекцией параметров нижнего уровня Оптимизация, управление, двухуровневые иерархические системы, координация, исполнительное управление, регулирование
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.