Рассмотрен подход, который используется при проектировании сочетания численно-аналитических методов моделирования и аналогий с процессами, происходящими в природе. Описан обобщенный алгоритм эволюционного моделирования. Показано, что при использовании численно-аналитических моделей время моделирования процесса эволюции уменшается в 1,5 - 2,3 раза.

Досліджено вплив зміни алгоритмів у задачах оптимізації розміщення елементів електронних схем для виходу з локальних екстремумів. Продемонстровано застосування стратегії ітераційної зміни алгоритму точкового сканування зі зсувом елементів та алгоритму з їх парним обміном. Експерименти виконано на тест-задачі Стейнберга. Показано, що така зміна дозволяє покращити результати оптимізації розміщення.

Цель работы - решение задачи разбиения графа. Рассмотрены 5 алгоритмов: итерационный, эволюционный, генетический, муравьиный и пчелиный. Разработана программа на ЭВМ, реализующая описанные модели биоинспирированных алгоритмов. Экспериментальные исследования доказали эффективность пчелиного алгоритма по сравнению с другими алгоритмами.

Отмечено, что развитие вычислительной техники способствовало развитию методов параллельных вычислений при решении оптимизационных задач. Генетические алгоритмы - эффективное средство решения различных оптимизационных задач. В этой связи необходимы стратегии применения параллельных вычислений в генетических алгоритмах. По аналогии с эволюционными процессами за основу параллельных вычислений в генетических алгоритмах взят механизм миграции. Предложена реализация оператора миграции с использованием аппарата нечеткой логики. Проведенные испытания разработанной модели показали ее эффективность.

На базі тест-задачі Стейнберга порівняльно досліджено результати роботи алгоритму точкового сканування (АТС) зі зсувом елементів та АТС з парним обміном.