К вопросу об эффективности параллельных алгоритмов глобальной оптимизации функций многих переменных

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.