Инд. авторы:	Шарый С.П.
Заглавие:	Рандомизированные алгоритмы в интервальной глобальной оптимизации
Библ. ссылка:	Шарый С.П. Рандомизированные алгоритмы в интервальной глобальной оптимизации // Сибирский журнал вычислительной математики. - 2008. - Т.11. - № 4. - С.457-474. - ISSN 1560-7526.
Внешние системы:	РИНЦ: 11665604;
Реферат:	rus: Работа является критическим обзором интервальных методов оптимизации, предназначенных для вычисления глобальных оптимумов функций многих переменных. Для преодоления некоторых недостатков традиционных детерминистских интервальных методов мы формулируем общие принципы конструирования стохастических (рандомизированных) алгоритмов в интервальной глобальной оптимизации, основанных, в частности, на идеях случайного поиска и «имитации отжига». eng: This paper is a critical survey of the interval optimization methods aimed at computing the global optima of multivariable functions. To overcome some drawbacks of traditional deterministic interval techniques, we outline the ways of constructing stochastic (randomized) algorithms in interval global optimization, in particular those based on the ideas of a random search and simulated annealing.
Ключевые слова:	Random search; stochastic methods; randomization; interval methods; global optimization; имитация отжига; случайный поиск; стохастические методы; рандомизация; интервальные методы; глобальная оптимизация; simulated annealing;
Издано:	2008
Физ. характеристика:	с.457-474
Цитирование:	1. Азенкотт Р. Процедура «отпуска» // Тр. семинара Н. Бурбаки за 1988 год. - Москва: Мир, 1990. - C. 235-251. 2. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. - Москва: Мир, 1987. 3. Гаганов А.А. О сложности вычисления интервала значений полинома от многих переменных // Кибернетика. - 1985. - № 4. - C. 6-8. 4. Евтушенко Ю.Г., Ратькин В.А. Метод половинных делений для глобальной оптимизации функции многих переменных // Известия АН СССР «Техническая кибернетика». - 1987. - № 1. - C. 119-128. 5. Жиглявский А.А., Жилинскас А.Г. Методы поиска глобального экстремума. - Москва: Наука, 1991. 6. Интервальный анализ и его приложения. - http://www.nsc.ru/interval/. 6. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. - Новосибирск: Наука, 1986. 7. Панов Н.В., Колдаков В.В. Программный комплекс для графического представления процесса и результатов работы интервальных алгоритмов // Пятая Междунар. конф. «Перспективы систем информатики» памяти акад. А.П. Ершова -- PSI`03. Междунар. совещание по интервальной математике и методам распространения ограничений, 8-9 июля 2003 г., Новосибирск, Академгородок. - Новосибирск: ИСИ СО РАН, 2003. - С. 38-45. 8. Панов Н.В., Шарый С.П. Стохастические подходы в интервальных методах глобальной оптимизации // Всероссийское (с международным участием) совещание по интервальному анализу и его приложениям ИНТЕРВАЛ-06, 1-4 июля 2006 года, Петергоф, Россия. Расширенные тезисы докладов. - С.-Петербург: ВВМ, 2006. - С. 101-105. 9. Растригин Л.А. Статистические методы поиска. - М.: Наука, 1968. 10. Шарый С.П. Стохастические подходы в интервальной глобальной оптимизации // Тр. XIII Байкальской Междунар. школы-семинара «Методы оптимизации и их приложения». Иркутск - Северобайкальск, 2-8 июля 2005 г. Т. 4. (Интервальный анализ). - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. - С. 85-105. 11. Aarts E., Korst J. Simulated Annealing and Boltzmann Machines: A Stochastic Approach to Combinatorial Optimization and Neural Computing. - Chichester: J. Wiley \& Sons, 1989. 12. Corliss G.F., Kearfott R.B. Rigorous global search: Industrial applications // Developments in Reliable Computing / T. Csendes, ed. - Dordrecht: Kluwer, 1999. - P. 1-16. - http://interval.louisiana.edu/preprints/scan98.pdf/. 13. Dixon L.C.W., Szegц G.P. The global optimization problem: an introduction // Towards Global Optimization II / Dixon L.C.W. and Szegц G.P., eds. - Amsterdam: North Holland, 1978. - P. 1-15. 15. Encyclopedia of Optimization / C.A. Floudas and P.M. Pardalos, eds. Vol. I-VI. - Dordrecht: Kluwer, 2001. 14. Hansen E., Walster G.W. Global Optimization Using Interval Analysis. - New York: Marcel Dekker, 2004. 15. Kearfott R.B. Rigorous Global Search: Continuous Problems. - Dordrecht: Kluwer, 1996. 16. Kreinovich V., Kearfott R.B. Beyond convex? Global optimization is feasible only for convex objective functions: a theorem // J. of Global Optimization. - 2005. - Vol. 33, № 4. - P. 617-624. 17. Kirkpatrick S., Gelatt C.D., and Vecchi M.P. Optimization by simulated annealing // Science. - 1983. - Vol. 220. - P. 671-680. 18. Moore R.E. Methods and Applications of Interval Analysis. - Philadelphia: SIAM, 1979. 19. Neumaier A. Interval Methods for Systems of Equations. - Cambridge: Cambridge University Press, 1990. 20. Ratschek H., Rokne J. New Computer Methods for Global Optimization. - Chichester, New York: Ellis Horwood, Halsted Press, 1988.