Разработка алгоритмов проектирования кооперативных эволюционно-бионических технологий интеллектуального анализа данных с использованием систем на нечеткой логике

Цель: повышение эффективности, обоснованности и надежности принятия решений при применении интеллектуальных технологий обработки информации за счет автоматизации их проектирования с использованием самонастраивающихся кооперативных эволюционно-бионических алгоритмов оптимизации на основе систем на нечеткой логике. Разработаны кооперативные алгоритмы, настраиваемые нечеткими контроллерами, для решения задач безусловной и условной оптимизации функций с вещественными или бинарными переменными (алгоритмы COBRA-f, COBRA-bf, COBRA-cf). Проведено исследование эффективности разработанных метаэвристик на множестве тестовых однокритериальных задач многомерной безусловной и условной оптимизации, признанных в международном научном сообществе. Продемонстрированы эффективность новых методов, их работоспособность и целесообразность применения. Разработан алгоритм автоматического генерирования классификаторов на нечеткой логике на основе предложенных кооперативных методов оптимизации.