Настоящая работа посвящена развитию методов нечёткой логики применительно к оптимизации схем алгоритмов стохастического поиска. В качестве объектов исследования выступают схемы алгоритмов стохастической оптимизации на основе метода имитации отжига, в частности схемы Больцмана и Коши, которые признаны одними из самых эффективных для случая оптимизации многоэкстремальных функций. Вариативность расчетных параметров алгоритмов при построении структур схем стохастического поиска актуализирует исследования в данной области с использованием методов нечеткого управления; это актуально, например, для случаев, когда расчетные параметры алгоритмов в системах со сложной иерархией варьируются в зависимости от решаемых в процессе управления задач. Одна из таких задач – оптимизация значений координат кусочно-линейных деформационных диаграмм и параметров химического состава в системе управления процессом структуризации чугунных сплавов. Целью настоящего исследования является оптимальная модификация схем алгоритмов стохастического поиска методом имитации отжига (simulated annealing) применительно к решению данной прикладной задачи. В качестве инструмента интеллектуальной поддержки при выборе численных параметров алгоритмов оптимизации в разработанной системе принятия решений использован метод нечеткого управления Такаги и Сугено. Авторами предложена база правил для осуществления нечёткого управления, а также функции принадлежности, необходимые для осуществления нечёткого вывода. В статье показано, каким образом метод нечёткого управления Такаги и Сугено помогает осуществить интеллектуальную поддержку в системе принятия решений при построении модифицированных схем алгоритмов стохастического поиска. С применением описанных в статье методик разработана автоматизированная система интеллектуальной поддержки принятия решений процессов, участвующих в формировании оптимального химического состава чугунных сплавов.

The present work is devoted to the development of methods of fuzzy logic with regard to optimizing the schemes of stochastic search algorithms. As the objects of research, schemes of stochastic optimization algorithms are based on the method of simulation of annealing, in particular, the Boltzmann and Cauchy schemes, which are recognized as one of the most effective for the optimization of multi-extremal functions. Variability of the calculated parameters of algorithms in constructing structures of stochastic search schemes actualizes research in this field using fuzzy control methods; this is relevant, for example, for cases when the calculated parameters of algorithms in systems with a complex hierarchy vary depending on the tasks to be performed in the process of management. One such task is the optimization of the coordinates of piecewise linear deformation diagrams and parameters of the chemical composition in the control system of the process of structuring cast iron alloys. The purpose of this study is to optimally modify the schemes of stochastic search algorithms by the simulated annealing method in relation to the solution of this applied problem. As a tool of intellectual support in choosing the numerical parameters of optimization algorithms, the method of fuzzy control of Takagi and Sugeno was used in the developed decision-making system. The authors proposed a base of rules for the implementation of fuzzy control, as well as the membership functions necessary to implement fuzzy inference. The article shows how the method of fuzzy control of Takagi and Sugeno helps to carry out intellectual support in the system of decision making when constructing modified schemes of stochastic search algorithms. Using the techniques described in the article, an automated system of intellectual support for decision-making processes involved in the formation of the optimal chemical composition of cast iron alloys has been developed.