W rozwiązywaniu złożonych zadań optymalizacyjnych algorytmy ewolucyjne zajmują wiodącą pozycję. Nietypowe spojrzenie na algorytm optymalizacyjny, prezentowane w opracowaniu, pozwoliło na stworzenie nowego algorytmu a prace nad jego rozwojem – na umieszczenie jego metafor w grupie nienaturalnego życia.
Powstałe w ten sposób algorytmy są dalej skutecznymi algorytmami optymalizacji a proponowane podejście wprowadza w ich działanie nowe właściwości. Opracowanie przedstawia nowy algorytm obserwacji – jako algorytm bazowy i jego metafory ulokowane w grupie algorytmów immunologicznych i algorytmów optymalizacji rojem cząstek.
Badania prowadzone nad mechaniką działania tych algorytmów wykazały ich świeże właściwości tj.: zachowanie przypominające mechanizm obserwacji, mechanizm koewolucji determinujący zachowanie algorytmu czyniącego go niezależnym od wpływu środowiska.
Realizacja postawionych założeń narzuciła konieczność opracowania efektywnego mechanizmu mutacji dla algorytmu immunologicznego. W odniesieniu do algorytmu optymalizacji rojem cząstek zdefiniowano funkcje scenariuszy zachowań.
Zaproponowano grupę systemów immunologicznych będącą odpowiednikiem systemu wielopopulacyjnego, a także zdefiniowano metody podmiany danych pomiędzy systemami w grupie. Przedstawiono umocowanie teoretyczne działania algorytmów a także poparto to badaniami symulacyjnymi.
Do sprawdzenia produktywności pracy algorytmów zastosowano standardowe środowiska testowe dla problemów stacjonarnych i niestacjonarnych. W pracy zastosowano analizę fraktalną i multifraktalną, wykazując jej przydatność w badaniach nad zachowaniem algorytmów.
Optymalizacja struktury diagnostycznej układu cyfrowego jest zagadnieniem wielokryterialnym i stanowi swego typu wyzwanie. Kompleksowe podejście do diagnostyki układu wielomodułowego może prowadzić do nowych rozwiązań, ponadto w zakresie diagnostyki pojedynczego modułu.
Koncepcje takie gromadzi niniejsze opracowanie, bazując na nietypowym podejściu do diagnostyki układu wielomodułowego, których konkluzja ma silną podstawę teoretyczną. Oryginalnym dorobkiem pracy w tym zakresie jest: propozycja architektury wbudowanego testowania bazującej na tak zwanej modyfikacji liniowej, wprowadzenie opisu struktury diagnostycznej, określenie podstaw teoretycznych tej koncepcji, potwierdzenie sformułowanych podstaw teoretycznych a jednocześnie weryfikacja wydajności diagnostycznej proponowanych rozwiązań metodami symulacyjnymi opartymi na modelowaniu z użyciem układów testowych ISCAS'89, wykazanie stałych cech modułów podczas testowania, przedstawienie formalnego zapisu dowolnej struktury diagnostycznej wraz z opisem ram optymalizacji i koncepcji narzędzia symulacyjnego wykorzystywanego w prowadzonych badaniach.
równocześnie w opracowaniu przedstawiono oryginalne użycie algorytmu genetycznego, uzyskując wysoką skuteczność optymalizacji. Ta część opracowania pokazuje kompletny system opisu dowolnej struktury diagnostycznej wraz z metodą jej optymalizacji.
Rozwiązania przedstawione w rozprawie otwierają drogę do dalszych badań. W pracy wyznaczone są dwie części, które mimo wspólnej bazy w postaci algorytmów ewolucyjnych, prezentują odrębne i zamknięte tematycznie problemy.
