Genetic algorithm for substantiation of requirements to the characteristics of technical systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article proposes a genetic algorithm for substantiating requirements for the cha­racteristics of complex technical systems, based on the multicriteria optimization algorithm SPEA2. The basic algorithm is modified to solve the inverse problem of parametric syn­thesis. To ensure the uniformity of the resulting Pareto front, an approach is used based on the k-means clustering method, the essence of which is to combine several closely located solutions into one cluster and then replace them with one solution located in the center of the cluster. The article provides a numerical example of substantiating the characteristics of a multi-satellite orbital constellation for remote sensing of the Earth. The proposed algorithm can be used at the stage of developing technical specifications for carrying out research and development work to create complex technical systems when preparing the section «Technical requirements for the product».

About the authors

A. E. Privalov

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Author for correspondence.
Email: vka@mail.ru

канд. техн. наук, старший преподаватель

Russian Federation

P. Y. Bugaichenko

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: vka@mail.ru

канд. воен. наук, старший преподаватель

Russian Federation

M. A. Aleksandrov

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: maks.aleksandrov.vka@mail.ru

канд. техн. наук, доцент

Russian Federation

References

  1. ГОСТ 15.016–2016. Система разработки и постановки продукции на производство. Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению. М.: Стандартинформ, 2017. 30 с.
  2. Петухов Г.Б., Якунин В.И. Методологи­чес­кие основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных сис­тем. М.: ACT, 2006. 504 с.
  3. Zitzler E., Laumanns M., Thiele L. SPEA2: Improving the strength Pareto evo­lutionary algo­rithm // TIK Report. 2001. Vol. 103.
  4. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. М.: Синтег, 2003. 284 с.
  5. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И. и др. Анализ данных и процессов: учеб. пособие. 3-е изд., перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. 512 с.
  6. Панченко Т.В. Генетические алгоритмы: учеб.-метод. пособие; под ред. Ю.Ю. Тарасевича. Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007. 87 с.
  7. Данилюк Б.А., Минаков Е.П., Привалов А.Е., Александров М.А. Аналитический метод оценивания эффективности управления киберфизическими системами с учетом характерис­тик их цифровых двойников // Извес­тия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. 2023. № 4. С. 79–89.
  8. Минаков Е.П., Привалов А.Е., Бугайченко П.Ю. Метод оценивания характеристик цифровых моделей киберфизических систем на основе множественного регрессионного анализа результатов их применения // Труды МАИ. 2023. № 131. 29 с.
  9. Минаков Е.П., Привалов А.Е., Бугайченко П.Ю. Модель оценивания эффективности управления многоспутниковыми орбитальными системами // Труды МАИ. 2022. № 125. 26 с.
  10. Программный модуль поиска Парето-­оптимальных решений на основе генетического алгоритма SPEA2: свидетельство о гос. регистр. программы для ЭВМ № 2024619573: № 2024618491 заявл. 13.04.2024: опубл. 24.04.2024.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».