Методы построения конечных автоматов на основе ...

373. Применение методов поисковой оптимизации следует начать сметода спуска. Если он дает достаточно хорошие результаты,то имеет смысл применять и другие алгоритмы поисковойоптимизации.Последний пункт объясняется тем, что во многих задачах методспуска часто дает удовлетворительные результаты [66, 83, 96, 97]. Приэтом существуют как задачи [119], в которых генетический алгоритмработает лучше метода спуска, так и задачи, в которых метод спускаработает лучше генетического алгоритма [100].В любом случае, результаты применения метода спуска могутслужить начальной точкой для анализа задачи. Если применение методаспуска не дает хороших результатов, это может означать, что задачапроанализирована недостаточно тщательно или используемоепредставление является неэффективным. Возможно, это также означает,что данная задача не может быть удовлетворительно решена алгоритмамипоисковой оптимизации в целом.Как отмечается в работе [69], для решения задач проектированияПО, к которым относится задача построения автоматов, применялисьследующие алгоритмы: метод спуска, метод имитации отжига [94],муравьиные алгоритмы, эволюционные алгоритмы. Как отмечалось выше,в литературе для построения автоматов применяются в основномэволюционные алгоритмы, которые улучшаются в настоящей работе ирассматриваются ниже.1.2.2. Метод спускаНаиболее простым из алгоритмов решения задач поисковойоптимизации является метод спуска (англ. hill climbing). Процесс поисканачинается со случайно выбранной точки в пространстве решений задачи.На каждой итерации рассматриваются точки, соседние с текущей. Еслинекоторая из этих точек представляет собой улучшенное решение по