A stochastic smoothing method for nonsmooth global optimization

The paper presents the results of testing the stochastic smoothing method for global optimization of a multiextremal function in a convex feasible subset of the Euclidean space. Preliminarily, the objective function is extended outside the admissible region so that its global minimum does not chang...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Видавець:Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Дата:2020
Автор: Norkin, V.I.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
Назва видання:Кібернетика та комп’ютерні технології
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168590
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Цитувати:A stochastic smoothing method for nonsmooth global optimization / V.I. Norkin // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 1. — С. 5-14— Бібліогр.: 18 назв. — англ.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:The paper presents the results of testing the stochastic smoothing method for global optimization of a multiextremal function in a convex feasible subset of the Euclidean space. Preliminarily, the objective function is extended outside the admissible region so that its global minimum does not change, and it becomes coercive.