Abstract
Šiame darbe pasiūlytas naujas deterministinis globalios optimizacijos algoritmas, skirtas juodos dėžės funkcijoms, kurioms galioja Lipšico sąlyga, bet Lipšico konstanta nežinoma. Algoritmo pradinėje stadijoje leistinoji sritis yra padalinama simpleksais. Kiekvienoje algoritmo iteracijoje visiems simpleksams randami Lipšico konstantos įverčiai ir galimos mažiausios funkcijos reikšmės simplekse įverčiai; perspektyviausi simpleksai yra atrenkami ir padalinami. Galimai mažiausiai funkcijos reikšmei simplekse rasti sprendžiamas vidinis optimizavimo uždavinys, norint kurį išspręsti buvo pasiūlytas vidinis algoritmas. Eksperimentai atlikti su dviejų ir trijų dimensijų optimizavimo uždaviniais, panaudojant 400 testinių funkcijų, sugeneruotų su GKLS funkcijų generatoriumi. Rezultatai parodė, kad sudėtingi uždaviniai su pasiūlytuoju algoritmu išsprendžiami su mažesniu funkcijos įvertinimų skaičiumi negu su kitais alternatyviais algoritmais.
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
