Аннотации:
В данной работе рассматривается построение параллельной версии алгоритма глобальной оптимизации, решающего одновременно множество задач с нелинейными ограничениями и получающего при этом равномерные оценки решений на этом множестве. Последнее свойство позволяет наиболее оптимально распределять вычислительные ресурсы, т.к. в процессе работы алгоритма погрешности численного решения во всех задачах убывают примерно с одинаковой скоростью. Алгоритм присваивает приоритет каждой задаче и на каждой итерации производит вычисления целевых функций в нескольких задачах параллельно.
При окончании работы метода в произвольный момент времени во всех задачах из решаемой серии будут получены решения сходного качества. Серии из нескольких задач возникают, если задача глобальной оптимизации имеет дискретный параметр или, например, при решении задачи многокритериальной оптимизации методом свертки критериев. Рассматриваемый алгоритм использует отображения типа кривой Пеано для редукции многомерных задач оптимизации к одномерным. Эффективность реализованного алгоритма протестирована на наборах искусственно сгенерированных задач глобальной оптимизации, а также при
решении серии задач, полученной в результате скаляризации задачи многокритериальной оптимизации. Также экспериментально подтверждена равномерная сходимость метода. In this work building of a parallel version of a method simultaneously solving a set of constrained global optimization problems is considered. This method converges uniformly to solutions of all the problems. That allows the method to arrange computational resources in an optimal way, since uniform convergence guarantees approximately equal precision of numerical solutions at the whole set of problems at the each iteration of optimization. The algorithm assigns a priority to each problem, and then at the each iteration carries out calculation of objective functions and constraints in several problems in parallel. If the method stops at any arbitrary moment, in all the problems numerical sulutions with the similar accuracy will be obtained. Sets of
similar global optimization problems appear for an instance after scalarization of multi-objective problems or when a global optimization problem has a discrete parameter which takes a finite number of possible values. The considered method uses Peano-type curves to transform multidimensional problems into univariate ones. Efficiency of the implemented parallel algorithm is evaluated on several sets of synthetically generated constrained global optimization problems and on a scalarized multi-objective problem. Also the uniform convergence was confirmed numerically by validation quality of intermediate solutions during the optimization process.
