Предложены модификации генетических алгоритмов для решения экстремальных задач в условиях ограничений, для которых по простым формулам могут быть вычислены оценки оптимального решения и граничные значения левых частей функций ограничений задачи. Допустимая область поиска решений разбивается на несколько подобластей существенно меньшей размерности, в каждой из которых реализуется эволюционная стратегия. Использование оценок оптимального решения, исключение областей, не содержащих допустимых и оптимальных решений, использование операторов проектирования на область ограничений задачи позволяют повысить эффективность работы генетических алгоритмов для рассматриваемых классов функций. Ключевые слова: генетические алгоритмы, сепарабельно квазимонотонные функции, области, не содержащие допустимых и оптимальных планов, оценки оптимального решения
