Минипакетный метод адаптивного случайного поиска для параметрической идентификации динамических систем

Рассматривается один из возможных способов решения задачи оценки неизвестных параметров динамических моделей, описываемых дифференциально–алгебраическими уравнениями. Оценка параметров производится по результатам наблюдений за поведением математической модели. Значения параметров находятся в результате минимизации критерия, описывающего суммарное квадратическое отклонение значений координат вектора состояния от полученных при измерениях точных значений в различные моменты времени. На значения параметров наложены ограничения параллелепипедного типа. Для решения задачи оптимизации предлагается пакетный метод адаптивного случайного поиска, развивающий идеи методов оптимизации, применяемых в машинном обучении. Предложенный метод применен при решении трех модельных задач, их результаты сравнивались с полученными при помощи градиентных методов оптимизации, используемых в процедурах машинного обучения, и метаэвристических алгоритмов.