Experimental study on solution possibilities of multiextremal optimization problems through heuristic methods

Abstract

Ключевые слова: оптимизация, экстремум, многоэкстремальность, поисковая оптимизация, кластери-зация, эвристические методы, эволюционно-генетический подход, метод роящихся частиц, муравьиный алгоритм.Введение. Многие современные проблемы науки, техники, экономики, военного дела и пр. связаны с решением задач поиска оптимальных характеристик объектов проектирования: конструкций, технологий, режимов и условий работы, динамических и статических состояний и т. д. Иными словами, разработчикам приходится решать задачи поисковой оптимизации (ПО) [1][2][3]. Характерно, что большинство известных на сегодня методов ПО разработано и эффективно используется для нахождения одного оптимума -чаще всего, глобального [3,4]. Однако многие задачи планирования, сложные технологические комплексы, транспортные задачи и другие объекты оптимизации (особенно дискретной природы) характеризуются многоэкстремальностью (МЭ) [4][5][6][7][8][9][10][11]. Столь существенное отличительное свойство требует специфических методов решения таких задач. Вряд ли эти методы целесообразно искать в классе детерминированных методов ПО. Они слишком чувствительны к знакопеременности и разрывности функций отклика в конти-* Работа выполнена в рамках инициативной НИР.