К вопросу об эффективности параллельных алгоритмов глобальной оптимизации функций многих переменных
Автор: Коварцев Александр Николаевич, Попова-Коварцева Дарья Александрова
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.35, 2011 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается проблема построения эффективных параллельных алгоритмов глобальной оптимизации. Приведены результаты качественного анализа возможности преодоления экспоненциального роста сложности задачи глобальной оптимизации для функций общего вида при использовании часто применяемых алгоритмических приёмов ускорения сходимости (условия Липшица, редукции, локальной техники). Показано, что построение эффективных алгоритмов глобальной оптимизации для размерностей 100 и более переменных возможно для частных постановок задач, учитывающих специфические особенности оптимизируемой функции. В качестве примера приведён класс "хороших" функций.
Глобальная оптимизация, гладкие функции многих переменных, параллельные алгоритмы, анализ сложности алгоритмов
Короткий адрес: https://sciup.org/14059013
IDR: 14059013
On efficiency of parallel algorithms for global optimization of functions of several variables
We consider the problem of constructing efficient parallel algorithms for global optimization. The results are of given the qualitative analysis of the possibility of overcoming the exponential growth of global optimization problems for functions of general form, using the commonly used algorithmic techniques to accelerate convergence (Lipschitz conditions, reduction, local technique). Shown that the construction of efficient algorithms for global optimization, for the dimensions of 100 or more variables, is possible for specific problems, taking into account the specific characteristics of the function being optimized. The class of "good" functions is shown, as an example.
