Сибирский федеральный университет

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Нейроинформатика, её приложения и анализ данных; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2019

Ключевые слова: глобальная оптимизация, дискретные переменные, селективное усреднение искомых переменных, многоэкстремальная функция, ограничения типа неравенств

Аннотация: Представлен базовый алгоритм глобальной оптимизации на множестве дискретных переменных с упорядоченными возможными значениями при наличии ограничений неравенств. За основу взята вычислительная схема оптимизации на множестве непрерывных переменных, и она трансформирована для оптимизации по дискретным переменным. Пробные и рабочие шаги так же разнесены во времени. Перед выполнением каждого рабочего шага осуществляется серия измерений минимизируемой функции в пробных точках. На основе этой информации при фиксированном коэффициенте селективности ядра выполнятся численно селективное усреднение искомых переменных. Для каждой дискретной переменной ставится во взаимно однозначное соответствие безразмерная непрерывная переменная, включающая номера возможных упорядоченных значений дискретной переменной. За счёт взаимно однозначного соответствия осуществляется переход в пробных точках от непрерывных переменных к дискретным возможным значениям. Такой же (но уже обратный) переход происходит и для получаемых усреднённых значений искомых переменных. Осуществляется также адаптивная перестройка размеров множества возможных пробных движений, и учитываются ограничения типа неравенств. На тестовом примере продемонстрированы высокие скорость сходимости и помехоустойчивость алгоритма.

Журнал: Нейроинформатика, её приложения и анализ данных

Номера страниц: 73-78

Издатель: Институт вычислительного моделирования СО РАН

• Михалев А.С. (Сибирский федеральный университет)
• Рубан А.И. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)