УДК 519.85 Самоадаптация в алгоритмах роевой оптимизации С. В. Полуян∗, Н. М. Рейнгард∗, Н. М. Ершов† ∗ Факультет естественных и инженерных наук Международный университет природы, общества и человека «Дубна» ул. <...> 19, Дубна, Московская область, Россия, 141980 † Факультет вычислительной математики и кибернетики Московский государственный университет им. <...> М.В. Ломоносова ГСП-1, Ленинские горы, 1-52, Москва, Россия, 119991 Эволюционные алгоритмы активно развиваются в последние два десятилетия, что обусловлено с одной стороны многочисленными исследованиями в области математической биологии, с другой — широким распространением массивно-параллельных вычислительных систем, так как численное моделирование биологических систем (обладающих значительным внутренним параллелизмом) требует существенных вычислительных затрат. <...> Алгоритмы роевой оптимизации, рассматриваемые в данной статье, основаны на моделировании коллективного поведения в больших колониях животных, например, муравьев, бактерий, пчёл. <...> Настоящая работа посвящена описанию нового подхода к построению самоадаптивных алгоритмов роевой оптимизации, в которых происходит автоматическая настройка части параметров алгоритма в процессе его выполнения. <...> Идея построения самоадаптивного эволюционного алгоритма заключается в том, что на фоне основного алгоритма (например, алгоритма бактериального поиска) запускается вспомогательный генетический алгоритм, целью работы которого является настройка параметров базового алгоритма, обеспечивающая максимально возможную скорость его сходимости. <...> Рассматривается применение предложенной схемы самоадаптации на примере алгоритмов бактериального поиска и пчелиных алгоритмов. <...> Приводятся результаты численного исследования полученных алгоритмов на примере решения стандартных тестовых задач непрерывной оптимизации, демонстрирующие работоспособность предложенной схемы самоадаптации. <...> Например, в алгоритме <...>