Nowe ujęcie wybranych zagadnień optymalizacji

W rozwiązywaniu złożonych zadań optymalizacyjnych algorytmy ewolucyjne zajmują wiodącą pozycję.
Nietypowe spojrzenie na algorytm optymalizacyjny, prezentowane w opracowaniu, pozwoliło na stworzenie nowego algorytmu a prace nad jego rozwojem – na umieszczenie jego metafor w grupie sztucznego życia.
Powstałe w ten sposób algorytmy są dalej efektywnymi algorytmami optymalizacji a proponowane podejście wprowadza w ich działanie nowe właściwości.
Opracowanie prezentuje nowy algorytm obserwacji – jako algorytm bazowy oraz jego metafory ulokowane w grupie algorytmów immunologicznych i algorytmów optymalizacji rojem cząstek.
Badania prowadzone nad mechaniką działania tych algorytmów wykazały ich nowe właściwości tj.: zachowanie przypominające mechanizm obserwacji, mechanizm koewolucji determinujący zachowanie algorytmu czyniącego go niezależnym od wpływu środowiska.
Realizacja postawionych założeń narzuciła konieczność opracowania efektywnego mechanizmu mutacji dla algorytmu immunologicznego.
W odniesieniu do algorytmu optymalizacji rojem cząstek zdefiniowano funkcje scenariuszy zachowań.
Zaproponowano grupę systemów immunologicznych będącą odpowiednikiem systemu wielopopulacyjnego oraz zdefiniowano metody wymiany informacji pomiędzy systemami w grupie.
Przedstawiono umocowanie teoretyczne działania algorytmów a także poparto to badaniami symulacyjnymi.
Do sprawdzenia efektywności pracy algorytmów wykorzystano typowe środowiska testowe dla problemów stacjonarnych i niestacjonarnych.
W pracy zastosowano analizę fraktalną i multifraktalną, wykazując jej przydatność w badaniach nad zachowaniem algorytmów.
Optymalizacja struktury diagnostycznej układu cyfrowego jest zagadnieniem wielokryterialnym i stanowi swego rodzaju wyzwanie.
Kompleksowe podejście do diagnostyki układu wielomodułowego może prowadzić do nowych rozwiązań, również w zakresie diagnostyki pojedynczego modułu.
Koncepcje takie zawiera niniejsze opracowanie, bazując na nietypowym podejściu do diagnostyki układu wielomodułowego, których konkluzja ma silną podstawę teoretyczną.
Oryginalnym dorobkiem pracy w tym zakresie jest: propozycja architektury wbudowanego testowania bazującej na tak zwanej modyfikacji liniowej, wprowadzenie opisu struktury diagnostycznej, określenie podstaw teoretycznych tej koncepcji, potwierdzenie sformułowanych podstaw teoretycznych a jednocześnie weryfikacja skuteczności diagnostycznej proponowanych rozwiązań metodami symulacyjnymi opartymi na modelowaniu z wykorzystaniem układów testowych ISCAS'89, wykazanie stałych cech modułów podczas testowania, przedstawienie formalnego zapisu dowolnej struktury diagnostycznej wraz z opisem ram optymalizacji oraz koncepcji narzędzia symulacyjnego wykorzystywanego w prowadzonych badaniach.
Jednocześnie w opracowaniu przedstawiono oryginalne wykorzystanie algorytmu genetycznego, uzyskując wysoką efektywność optymalizacji.
Ta część opracowania przedstawia kompletny system opisu dowolnej struktury diagnostycznej wraz z metodą jej optymalizacji.Rozwiązania przedstawione w rozprawie otwierają drogę do dalszych badań.
W pracy wyodrębnione są dwie części, które mimo wspólnej bazy w postaci algorytmów ewolucyjnych, prezentują odrębne i zamknięte tematycznie problemy.