Труды КНЦ (Технические науки вып. 7/2023(14))

9. Если решение улучшилось, принять новое решение; в противном случае принять новое АЕ решение с вероятностью е т . 10. Если критерии остановки выполнены: завершить, в противном случае перейти к шагу 2. Производительность SA зависит от начальной температуры, состояния равновесия, функции охлаждения и критериев остановки. Если на старте оптимизации температура установлена слишком высокой, вероятность принятия нежелательных переходов будет выше, следовательно, SA будет выполнять более или менее случайный локальный поиск. Это увеличит время схождения SA и может не дать хороших результатов. Также, если температура выбрана слишком низкой, то SA, скорее всего, приведет в локальный оптимум в случае большой комбинаторной задачи. Следовательно, начальная температура должна быть рассчитана для каждой рассматриваемой задачи. В работе [2] температура рассчитывалась как в уравнении (9): АЕ Initial tem p e ra tu re = —, (9) где Р — вероятность принятия неблагоприятных решений, зависит от качества исходного решения, а АЕ — среднее значение целевой функции, рассчитанное путем запуска SA при очень высокой температуре и усреднения значения целевой функции только для принятых решений, не улучшающих ситуацию. Вероятность принятия выбирается с учетом качества исходного решения; если она установлена слишком высокой, преимущество использования исходного решения хорошего качества будет потеряно. Для расчета начальной температуры в статье было выбрано значение Р = 40 %. Как только начальная температура определена, она снижается после переходов для достижения равновесного. Если температура снижается быстро, то качество решения может быть низким, однако если ее снижать медленно, то будет получено решение ближе к оптимальному, но со значительно большим времеными затратами. Температура обновляется по формуле (10): Т = аТ, (10) где а находится в диапазоне от 0 до 1. Механизм перехода позволяет искать соседние решения путем перемещения некоторых блоков на предыдущий или следующий производственный период. Блоки, которые могут быть перемещены без нарушения ограничений приоритета и доступа, являются блоками-кандидатами. Для их определения проверяется период времени добычи t каждого блока, а также их предшественники и последователи. Таким образом: • если период времени t добычи блока больше периода времени всех его предшественников t - 1, он может быть перемещен на предыдущий период; • если период времени t добычи блока меньше времени всех его преемников t + 1, он может быть перемещен на более поздний период. С помощью случайного числа {0,1} определяется направление передачи блока, а также количество блоков, которые будут перемещены для формирования нового соседнего решения. При этом отклоняются переходы, нарушающие ограничения интеллектуального анализа. Эвристика «жадного» поиска Так как SA известен своей низкой скоростью сходимости при решении масштабной задачи комбинаторной оптимизации, авторы статьи [2] предлагают «жадный» эвристический подход, чтобы повысить вычислительную эффективность алгоритма. Предлагаемая «жадная» эвристика вводит в алгоритм следующие шаги: 1) замена низкосортных блоков раннего периода t на высокосортные блоки более позднего периода t + 1; 2) перемещение блоков руды на ранний период t, а блоков отходов — на более поздний период t + 1, при соблюдении ограничений по переработке, добыче полезных ископаемых и приоритету. Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2023. Т. 14, № 7. С. 92-101. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2023. Vol. 14, No. 7. P. 92-101. © Шестаков А. В., Зуенко А. А., 2023 96