некоторых современных методов недифференцируемой оптимизации
и программного обеспечения приведен в работе [17]. В настоящее
время детерминированные методы решения задач глобальной оптими-
зации многоэкстремальных функций достаточно хорошо разработаны
и находят широкое применение [18]. Следует отметить, что эффектив-
ность детерминированных алгоритмов существенно ограничена их за-
висимостью от размерности задачи. В случае большого числа перемен-
ных применяют алгоритмы стохастической глобальной оптимизации,
к которым относятся алгоритмы моделируемого отжига, генетические
алгоритмы, алгоритмы управляемого случайного поиска и др. Однако
чувствительность к выбору параметров указанных алгоритмов, уста-
навливаемых пользователем или обусловленных содержанием задачи,
во многом определяет скорость сходимости итерационного процес-
са. Этого недостатка лишен алгоритм M-PCA, который основан на
алгоритме Метрополиса и входит в число наиболее мощных совре-
менных алгоритмов стохастической глобальной оптимизации [19].
Существенно, что использование алгоритмов стохастической глобаль-
ной оптимизации требует значительных вычислительных ресурсов.
Одним из путей повышения эффективности таких алгоритмов явля-
ется совершенствование процедуры локального поиска. В работе [20]
представлены гибридные алгоритмы, объединяющие генетический ал-
горитм сканирования пространства переменных и детерминированные
методы локального поиска; также отмечены недостатки описанных
гибридных алгоритмов. Цель настоящей статьи — разработка новых
гибридных алгоритмов глобальной недифференцируемой оптимиза-
ции, ориентированных на решение задач вычислительной диагностики
гидромеханических систем.
Далее сформулирована обратная задача вычислительной диагно-
стики фазового состава теплоносителя по спектральным данным.
Предполагается, что регистрируемые данные могут быть неполными,
спектры колебаний потока содержат кратные частоты, шумы отсут-
ствуют. Представлены методы недифференцируемой оптимизации,
предназначенные для локального поиска в гибридных алгоритмах.
Первый метод основан на построении локальных сглаживающих ап-
проксимаций критериальных функций; в качестве второго выбран ме-
тод без использования производных (модифицированный симплекс-
метод Нелдера –Мида). Описаны два новых гибридных алгоритма
глобальной недифференцируемой оптимизации. Приведены результа-
ты решения модельных задач вычислительной диагностики фазового
состава теплоносителя в циркуляционном контуре реакторной уста-
новки.
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2014. № 4
49
