Авраменко, СтаніславСтаніславАвраменко2021-01-132021-01-132020http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157170Об’єкт дослідження: задачі неперервної, безумовної глобальної оптимізації. Предмет дослідження: стохастичні пошукові евристики у поєднанні з методами локального пошуку. В інформаційно-аналітичному розділі були розглянуті існуючі методи для розв'язання задач глобальної оптимізації, досліджено принцип роботи генетичного алгоритму та його модифікації, розглянуті різні методи локальної оптимізації. В спеціальному розділі було підготовано набір штучних ландшафтів, реалізовано алгоритми розв'язання задач глобальної оптимізації, розроблені на основі комбінування стохастичних пошукових евристик і квазіньютонівських методів, проведено порівняльний аналіз з існуючими методами.Мета дослідження: розробка, аналіз та порівнання алгоритмів і відповідного програмного забезпечення для розв'язання задач глобальної оптимізації. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у розробці алгоритмів та відповідного програмного забезпечення, яке може ефективно вирішувати задачі неперервної глобальної оптимізації.ukГЕНЕТИЧНИЙ АЛГОРИТМОПТИМІЗАЦІЯгібридний підхідстоLearning Object