МНОГОМЕРНЫЙ АЛГОРИТМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ ДИАГОНАЛЬНЫХ КРИВЬГХ

摘要

Рассматривается классическая задача глобальной оптимизации - минимизация многомерной многоэкстремальной функции, удовлетворяющей условию Липшица на гиперинтервале. Предлагается новый информационно-статистический алгоритм решения данной задачи. Новый метод базируется на адаптивных диагональных кривых, объединяющих в себе идеи диагональных алгоритмов и кривых Пеано. Устанавливаются условия глобальной сходимости предлагаемого алгоритма. Приводятся данные обширных численных экспериментов, демонстрирующие преимущество нового метода по сравнению с традиционными диагональными алгоритмами глобальной оптимизации. Выполненные эксперименты подтверждают полученные теоретические результаты об увеличении этого преимущества с ростом размерности задачи