Экспериментальное исследование возможностей решения многоэкстремальных задач оптимизации эвристическими методами

Целью данной работы является исследование актуальной задачи поисковой оптимизации многоэкстремальных объектов, которая существенно сложнее одноэкстремальных задач. Показано, что для достижения поставленной цели пригодны лишь эвристические методы. Поэтому исследуются три наиболее известных и разработанных метода поисковой оптимизации: метод роящихся частиц, эволюционно-генетический подход и муравьиный алгоритм. Анализ проводится в среде общей для всех методов тестовой задачи исследования многоэкстремальной функции Растригина. Показано, что все указанные методы вполне пригодны для решения многоэкстремальных задач. Хотя в каждом из эвристических алгоритмов приходится использовать собственные специфические подходы к решению задачи обнаружения и идентификации локальных экстремумов, их объединяет необходимость осуществления кластеризации данных. Каждый метод может обеспечить любую заданную точность решения экстремальной задачи и использует приемлемый ресурс времени.