Сибирский федеральный университет

Перевод названия: Comparison of Methods of Initialization of Starting Points on a Non-Parametric Optimization Algorithm

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2019

Ключевые слова: непараметрический алгоритм оптимизации, начальный разброс точек, non-parametric optimization algorithm, initial spread of points

Аннотация: В статье рассматривается проблема выбора способа инициализации (СИ) начальных точек для непараметрического алгоритма глобальной оптимизации. В качестве средства решения данной проблемы предлагается использовать алгоритмы разброса начальных точек: ЛПτ-последовательность, UDC-последовательность или равномерный случайный разброс. В результате ЛПτ-последовательность стала лучшим способом инициализации начальных точек для непараметрического алгоритма оптимизации на данных тестовых функциях. The article deals with the problem of choosing a method for initialization of starting points for a non-parametric global optimization algorithm. As a means of solving this problem, it is proposed to use the scattering algorithms for starting points: LPτ sequence, UDC sequence, or uniform random variation. As a result, the LPτ sequence has become the best way to initialize the starting points for a non-parametric optimization algorithm on these test functions.

Журнал: Наука и бизнес: пути развития

Выпуск журнала: № 5

Номера страниц: 69-71

ISSN журнала: 22215182

Место издания: Москва

Издатель: Межрегиональная общественная организация "Фонд развития науки и культуры"

• Павленко А.А. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени М.Ф. Решетнева»)
• Кукарцев В.В. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени М.Ф. Решетнева»)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК