Гибридный эвристический параллельный метод глобальной оптимизации : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

Гибридный эвристический параллельный метод глобальной оптимизации : научное издание

Перевод названия: A hybrid heuristic parallel method of global optimization

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Идентификатор DOI: 10.26089/NumMet.v16r224

Ключевые слова: глобальная оптимизация, эвристические методы, нейронные сети, параллельные вычисления, c++, mpi, global optimization, heuristic methods, neural networks, parallel computing

Аннотация: Рассматривается задача нахождения глобального минимума непрерывной целевой функции многих переменных в области, имеющей вид многомерного параллелепипеда. Для решения сложных задач глобальной оптимизации предлагается гибридный эвристический параллельный метод глобальной оптимизации (ГЭПМ), основанный на комбинировании и гибридизации различных методов и технологии многоагентной системы. В состав ГЭПМ включены как новые методы (например, метод нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей, использующий обобщeнно-регрессионные нейронные сети (GRNN), отображающие значения целевой функции в значения координат), так и модифицированные классические методы (например, модифицированный метод Хука-Дживса). Кратко описывается программная реализация ГЭПМ в форме кроссплатформенной (на уровне исходного кода) программной библиотеки на языке C++, использующей обмен сообщениями через интерфейс MPI (Message Passing Interface). Приводятся результаты сравнения ГЭПМ с 21 современным методом глобальной оптимизации и генетическим алгоритмом на 28 тестовых целевых функциях 50 переменных. The problem of finding the global minimum of a continuous objective function of multiple variables in a multidimensional parallelepiped is considered. A hybrid heuristic parallel method for solving of complicated global optimization problems is proposed. The method is based on combining various methods and on the multi-agent technology. It consists of new methods (for example, the method of neural network approximation of inverse coordinate mappings that uses Generalized Regression Neural Networks (GRNN) to map the values of an objective function to coordinates) and modified classical methods (for example, the modified Hooke-Jeeves method). An implementation of the proposed method as a cross-platform (on the source code level) library written in the C++ language is briefly discussed. This implementation uses the message passing via MPI (Message Passing Interface). The method is compared with 21 modern methods of global optimization and with a genetic algorithm using 28 test objective functions of 50 variables.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии

Выпуск журнала: Т. 16, 2

Номера страниц: 242-255

ISSN журнала: 17263522

Место издания: Москва

Издатель: Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.