ЕФЕКТИВНЕ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ ОПТИМІЗАЦІЙНИХ ЗАДАЧ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.039Ключові слова:
задачі мультимодальної оптимізації, тестові задачі, методи оптимізації, обчислювальні експерименти.Анотація
У даній роботі розглядаються задачі мультимодальної оптимізації. Такі задачі містять багато локальних екстремумів. Можна сказати, що більшість практичних завдань є мультимодальними. Зокрема, задачі дискретної оптимізації з булевими та цілочисельними змінними можна легко трансформувати в мультимодальні задачі з неперервними змінними. Задачі мультимодальної оптимізації можуть бути малих або великих розмірів, у яких кількість змінних, що підлягають визначенню, становить сотні або тисячі змінних. Для перевірки ефективності нових методів глобальної оптимізації створені бібліотеки тестових і прикладних задач. Автор пропонує виділяти в цих тестах задачі з невідомими оптимальними рішеннями. Тоді найкращим методом розв’язання мультимодальних задач оптимізації буде той, який дозволить отримати кращі розв’язки в більшості таких задач. Наразі цьому критерію задовольняє лише розроблений автором метод точної квадратичної регуляризації. Це підтверджено значними обчислювальними експериментами на існуючих тестах і прикладних задачах мультимодальної оптимізації.
Посилання
Locatelli, M., Schoen, F. (Global) Optimization: Historical notes and recent
Developments // EURO Journal on Computational Optimization. 2021, vol. 9, pp. 1–15.
Kosolap A. Practical Global Optimization. Dnipro: Publisher Bila K.O., 2020. 192 p.
Jamil, M, Yang, XS. A literature survey of benchmark functions for global optimization problems. Int. J. Math. Model Numer. Optim. 2013, vol. 4, no. 2, pp. 150–94.