ПРАКТИЧНА ЕФЕКТИВНIСТЬ МЕТОДУ EQR ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЇ ОПТИМIЗАЦIЇ
DOI:
https://doi.org/10.17721/2706-9699.2021.2.05Ключові слова:
мультимодальнi задачi, глобальна оптимiзацiя, обчислювальнi експерименти, метод точної квадратичної регуляризацiїАнотація
В статтi проводиться аналiз практичної ефективностi методу точної квадратичної регуляризацiї. Проведенi значнi обчислювальнi експерименти з розв’язування складних мультимодальних тестових та практичних задач. Результати обчислювальних експериментiв порiвнюються з кращими результатами, що отриманi iснуючими методами глобальної оптимiзацiї. Порiвняльний аналiз свiдчить про значно бiльшу практичну ефективнiсть методу точної квадратичної регуляризацiї.
Посилання
Hoang Tuy Concave programming with linear constraints. Dokl. Akad. Nauk SSSR. 1964. Vol. 159. No. 1. P. 32–35.
Falk J. E., Soland R. M. Separable nonconvex programming by branch and bound. Management Sci. 1969. 15 (9). P. 550–569.
Vandenberghe L., Boyd S. Semidefinite programming. SIAM Review. 1996. Vol. 38. P. 49–95.
Kenneth V. P., Storn R. M., Lampinen J. A. Differential Evolution. A Practical Approach to Global Optimization. Berlin, Heidelberg: Springer, 2005. 542 p.
Marco Locatelli, Fabio Schoen (Global) Optimization: Historical notes and recent developments. EURO J. on Computational Optimization. 2021. Vol. 9. P. 1–15.
http://www.gamsworld.org/global/globallib/globalstat.htm.
http://www.gamsworld.org/minlp/minlplib/minlpstat.htm.
http://www.gamsworld.org/minlp/minlplib/minlpstat.htm.
Jamil M., Yang X. S. A literature survey of benchmark functions for global optimization problems. Int. J. Math. Model Numer. Optim. 2013. Vol. 4. No. 2. Р. 150–194.
Kosolap A. A new method for global optimization. ESAIM: Proceedings and Surveys. August 2021. Vol. 71. P. 121–130.
Kosolap A. Practical Global optimization. Dnipro: Publ. Bila K.O., 2020. 192 p.
Numerical Methods for Conditional Optimization. Ph. E. Gill, W. Murray (eds.). Moscow: Mir, 1977. 292 p.
