Использование нейросетевой аппроксимации целевой функции при решении задач глобальной оптимизации

Название	Использование нейросетевой аппроксимации целевой функции при решении задач глобальной оптимизации
Авторы	Карпенко С. Н.¹, Лебедев И. Г.¹, Надумин Д. В.¹ ¹ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Аннотация	В работе рассматривается задача поиска глобального минимума многоэкстремальной функции. Для решения этой задачи был выбран алгоритм имитации отжига. Для ускорения процесса поиска минимума используется аппроксимация целевой функции нейросетью. Представлены результаты работы комбинированного алгоритма глобальной оптимизации, объединяющего алгоритм имитации отжига, использующий нейронную сеть для аппроксимации функций, и метод Нелдера-Мида для точного решения задачи оптимизации. В данной работе проводились эксперименты с серией двумерных функций из генератора GKLS. Результаты показывают сокращение количество вычислений целевой функции при сохранении высокой точности поиска.
Ключевые слова	методы оптимизации, глобальная оптимизация, нейронные сети, машинное обучение.
Образец ссылки на статью	Карпенко С. Н., Лебедев И. Г., Надумин Д. В. Использование нейросетевой аппроксимации целевой функции при решении задач глобальной оптимизации [Электронный ресурс] // Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ: X Международная научная молодежная школа-семинар имени Е.В. Воскресенского (Саранск, 14-18 июля 2022 г.). - С. 111-119. Режим доступа: https://conf.svmo.ru/files/2022/papers/paper17.pdf. - Дата обращения: 29.04.2024.

МАТЕРИАЛЫ НАУЧНЫХ КОНФЕРЕНЦИЙ И ШКОЛ-СЕМИНАРОВ

Использование нейросетевой аппроксимации целевой функции при решении задач глобальной оптимизации

Контакты