Глобальная оптимизация на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей с эволюционным управлением параметрами

Представлен гибридный метод глобальной оптимизации НАИЗ-PSO на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей (координат от значений целевой функции) и метода роя частиц, служащий для нахождения глобального минимума непрерывной целевой функции многих переменных в области, имеющей вид многомерного параллелепипеда. Целевая функция рассматривается как абстрактная вычислительная процедура («чёрный ящик»).Метод использует группы пробных точек, движущихся как в методе роя частиц. Одна из возможных целей движения определяется через отображение пониженных значений целевой функции в координаты посредством модифицированных дуальных обобщённо-регрессионных нейронных сетей, конструируемых по пробным точкам.Параметрами процесса управляет эволюционный алгоритм. В алгоритме управления популяция состоит из эволюционирующих правил, заключающих в себе наборы параметров. Для оценки приспособленности особи используются две числовые характеристики: краткосрочная (очарование) и долгосрочная (достоинство)...