Числове дослідження стохастичних методів безперервної глобальної оптимізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСокуренко, В. М.
dc.contributor.authorНеділюк, В. С.
dc.date.accessioned2020-09-17T10:39:05Z
dc.date.available2020-09-17T10:39:05Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractenCurrently global optimization becomes a widely used technique for solving complex problems in physics, engineering, biology, economy and other fields of human activity. By using the developed computer program, we examine functionality and efficiency of modern global optimization methods such as Improving Hit-and-Run, Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Modified Differential Evolution and Electromagnetism-Like-Mechanism. Furthermore, we conduct comparative statistic investigations of these methods under identical stopping conditions over a set of 50 test functions having different complexity and dimension up to 20. Crucially, we reveal that the modified method of differential evolution developed by Ali, Pant and Abraham in 2009 is the most powerful and effective technique. In general, it requires minimum computation efforts to find a global optimum and has the maximum percent of correct solutions as compared to other considered methods.uk
dc.description.abstractruГлобальная оптимизация как способ решения сложных задач все чаще используется в физике, технике, биологии, экономике и других отраслях человеческой деятельности. С помощью разработанной компьютерной программы осуществлена проверка работоспособности и эффективности современных методов глобальной оптимизации, таких как метод проб с улучшением, метод имитационного отжига, генетический алгоритм, модифицированный метод дифференциальной эволюции и метод электромагнетизма. Сравнительные статистические исследования этих методов, проведенные с одинаковыми условиями завершения процедуры поиска на серии из 50 тестовых функций разной сложности и размерностью до 20, показали, что наиболее мощным и эффективным методом глобальной оптимизации является модифицированный метод дифференциальной эволюции, предложенный М. Али и Б. Забинским в 2009 г. В целом для нахождения глобального оптимума он требует наименьшего объема вычислений и имеет наивысший процент найденных верных решений по сравнению с другими рассмотренными методами.uk
dc.description.abstractukГлобальна оптимізація як спосіб розв’язання складних задач все частіше використовується у фізиці, техніці, біології, економіці та інших галузях людської діяльності. За допомогою розробленої комп’ютерної програми здійснено перевірку дієздатності та ефективності сучасних методів глобальної оптимізації, таких як метод проб з покращенням, метод імітаційного відпалу, генетичний алгоритм, модифікований метод диференційної еволюції та метод електромагнетизму. Порівняльні статистичні дослідження цих методів, проведені з однаковими умовами завершення процедури пошуку на серії з 50 тестових функцій різної складності та розмірністю до 20, показали, що найбільш потужним і ефективним методом глобальної оптимізації є модифікований метод диференціальної еволюції, що запропонований М. Алі і Б. Забінським у 2009 р. В цілому для знаходження глобального оптимуму він потребує найменшого обсягу обчислень та має найвищий відсоток знайдених правильних розв’язків порівняно з іншими розглянутими методами.uk
dc.format.pagerangeС. 81–88uk
dc.identifier.citationСокуренко, В. М. Числове дослідження стохастичних методів безперервної глобальної оптимізації / В. М. Сокуренко, В. С. Неділюк // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2012. – № 1(81). – С. 81–88. – Бібліогр.: 16 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36282
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, 2010, № 1(81)uk
dc.subject.udc519.6uk
dc.titleЧислове дослідження стохастичних методів безперервної глобальної оптимізаціїuk
dc.title.alternativeNumerical evaluation of probabilistic methods for non-continuous global optimizationuk
dc.title.alternativeЧисленное исследование стохастических методов непрерывной глобальной оптимизацииuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2012-1-11.pdf
Розмір:
292.57 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, № 1(81)