Search academic texts

Information × Registration Number 2120U009212, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title TWO ALGORITHMS FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF ONE-VARIABLE FUNCTIONS BASED ON THE SMALLEST ESTIMATE DISTANCES BETWEEN EXTREMES AND THEIR NUMBER popup.author Коднянко В. А.Kodnyanko V. A. popup.publication 08-09-2020 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/208023 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Прийняття управлінських рішень часто пов’язане з вирішенням завдань одновимірної глобальної оптимізації. Найважливішим властивістю методів глобальної оптимізації є їхня швидкодія, яке визначається кількістю звернень до цільової функції (ЦФ) в процесі оптимізації.Мета. Розробка алгоритмів високої швидкодії для глобальної оптимізації функції однієї змінної, заснованих на умовах, які дозволяють привести задачу до виду, що відкриває практичну можливість отримання рішення із заданою точністю.Метод. Розглянуто два алгоритми умовної глобальної оптимізації функції однієї змінної. Перший заснований на оцінці найменшої відстані між сусідніми локальними екстремумами і дозволяє знайти глобальний мінімум цільової функції і при необхідності ці її локальні екстремуми. Другий придатний для пошуку глобального мінімуму функції, якщо наперед відома кількість локальних екстремумів на відрізку невизначеності. Обидва алгоритми базуються на методах сегментації вихідного відрізка невизначеності. Локальний екстремум на сегменті визначається за трьома або по чотирьох точках. Запропоновано підхід, який у більшості випадків дозволяє виконати локалізацію екстремуму по трьох точках, що дає економію при обчисленнях ЦФ, сприяючи тим самим підвищенню швидкодії алгоритму.Результати. Наведено результати розв’язання оптимізаційних задач і дані про ефективність запропонованих алгоритмів. Проведено порівняльний аналіз швидкодії розроблених алгоритмів і відомих алгоритмів на прикладі рішення тестових завдань, що використовуються у світовій практиці для оцінки ефективності алгоритмів глобальної оптимізації. Наведені приклади практичного використання алгоритмів. Аналіз отриманих даних показав, що за кількістю звернень до цільової функції алгоритми у режимі послідовних обчислень працюють у кілька разів швидше сучасних швидкодіючих алгоритмів, з якими проводилося порівняння.Висновки. Наведені дані свідчать про ефективність і високу швидкодію запропонованих алгоритмів. Їх швидкодія буде ще вище, якщо викладені ідеї алгоритмізації поширити на паралельні обчислення. Це дозволяє припустити, що запропоновані алгоритми можуть знайти практичне застосування при глобальної оптимізації функцій розглянутих класів задач. popup.nrat_date 2026-02-09 Close