О некоторых способах балансировки локального и глобального поиска в параллельных алгоритмах глобальной оптимизации

Данная работа продолжает развитие информационно-статистического подхода к минимизации многоэкстремальных функций при невыпуклых ограничениях, получившего название индексного метода глобальной оптимизации. Решение многомерных задач сводится к решению эквивалентных им одномерных. Редукция основана на использовании кривых Пеано, однозначно отображающих единичный отрезок вещественной оси на гиперкуб. Используется схема построения множества кривых Пеано ("вращаемые развертки"), которую можно эффективно применять при решении задачи на кластере с десятками и сотнями процессоров. Основное внимание уделяется применению смешанной локально-глобальной схемы вычислений для ускорения сходимости параллельного алгоритма, а также применению локального спуска при каждом улучшении оценки глобального оптимума (локальное уточнение рекорда) с последующим продолжением глобального поиска. Работа выполнена при поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации (гранты МК-1536.2009.9 и НШ-64729.2010.9). Статья рекомендована к печати программным комитетом Международной научной конференции “Научный сервис в сети Интернет: суперкомпьютерные центры и задачи” (http://agora.guru.ru/abrau).