WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

nA PRAWAH RUKOPISI

udk 519.85 zABOTIN iGORX qROSLAWI^ metody psewdowypuklogo programmirowaniq s parametrizaciej naprawlenij i approksimaciej mnovestw

01.01.09 | DISKRETNAQ MATEMATIKA I MATEMATI^ESKAQ KIBERNETIKA aWTOREFERAT DISSERTACII NA SOISKANIE U^ENOJ STEPENI DOKTORA FIZIKO-MATEMATI^ESKIH NAUK kAZANX | 2010 rABOTA WYPOLNENA NA KAFEDRE \KONOMI^ESKOJ KIBERNETIKI gOSUDARSTWENNOGO OBRAZOWATELXNOGO U^REVDENIQ WYS[EGO PROFESSIONALXNOGO OBRAZOWANIQ "kAZANSKIJ GOSUDARSTWENNYJ UNIWERSITET IM. w. i. uLXQNOWA { lENINA".

oFICIALXNYE OPPONENTY: DOKTOR FIZIKO-MATEMATI^ESKIH NAUK, PROFESSOR dEMXQNOW wLADIMIR fEDOROWI^, DOKTOR FIZIKO-MATEMATI^ESKIH NAUK, PROFESSOR kOLOKOLOW aLEKSANDR aLEKSANDROWI^, DOKTOR TEHNI^ESKIH NAUK, PROFESSOR gALIEW {AMILX iBRAGIMOWI^.

wEDU]AQ ORGANIZACIQ: gouwpo "iRKUTSKIJ GOSUDARSTWENNYJ UNIWERSITET" zA]ITA DISSERTACII SOSTOITSQ 25 FEWRALQ 2010 G. W 14 ^ASOW 30 MINUT NA ZASEDANII DISSERTACIONNOGO SOWETA d 212.081.24 W KONFERENCZALE BIBLIOTEKI kAZANSKOGO GOSUDARSTWENNOGO UNIWERSITETA (KORP. 2) PO ADRESU: 420008, G. kAZANX, UL. kREMLEWSKAQ, 18.

s DISSERTACIEJ MOVNO OZNAKOMITXSQ W BIBLIOTEKE kAZANSKOGO GOSUDARSTWENNOGO UNIWERSITETA.

aWTOREFERAT RAZOSLAN " " 20 G.

u^ENYJ SEKRETARX DISSERTACIONNOGO SOWETA, DOCENT a. i. eNIKEEW ob}aq harakteristika raboty aKTUALXNOSTX TEMY. mATEMATI^ESKOE PROGRAMMIROWANIE DO NASTOQ]EGO WREMENI OSTAETSQ AKTUALXNYM NAPRAWLENIEM ISSLEDOWANIJ SPECIALISTOW, RABOTA@]IH W OBLASTI MATEMATI^ESKOJ KIBERNETIKI I WY^ISLITELXNOJ MATAMATIKI. nESOMNENNO, ^TO NAIBOLEE IZU^ENNYM RAZDELOM MATEMATI^ESKOGO PROGRAMMIROWANIQ QWLQETSQ WYPUKLOE PROGRAMMIROWANIE, A KOLI^ESTWO RABOT W \TOJ OBLASTI STOLX WELIKO, ^TO IH OBZOR TRUDNO PROWESTI W KRATKOM AWTOREFERATE. oDNAKO, I W WYPUKLOM PROGRAMMIROWANII NAHODQTSQ WSE NOWYE I NOWYE TEORETI^ESKIE I WY^ISLITELXNYE PROBLEMY. dAVE W TAKOM, KAZALOSX BY HORO[O IZU^ENNOM RAZDELE, KAK LINEJNOE PROGRAMMIROWANIE, WOZNIKAET MNOGO WOPROSOW EGO PRAKTI^ESKOGO ISPOLXZOWANIQ. w OBLASTI WYPUKLOGO (W TOM ^ISLE I LINEJNOGO) PROGRAMMIROWANIQ PRODOLVA@T AKTIWNO RABOTATX MNOGIE WEDU]IE OTE^ESTWENNYE SPECIALISTY PO MATEMATI^ESKOMU PROGRAMMIROWANI@. nAPRIMER, U aSTAFXEWA n. n., wASINA w.

w., gOLIKOWA a. i., gOLX[TEJNA e.g., eWTU[ENKO `. g., eREMINA i.

i., vADANA w. g., kOLOKOLOWA a. a., pOPOWA l. d., DO NASTOQ]EGO WREMENI WYHODQT RABOTY, OTNOSQ]IESQ K TEORII ILI METODAM LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ, A W OBLASTI NELINEJNOGO WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, NARQDU S UVE NAZWANNYMI MATEMATIKAMI, PRODOLVA@T POLU^ATX WAVNYE TEORETI^ESKIE I PRAKTI^ESKIE REZULXTATY aNTIPIN a. s., bELOUSOW e. g., bULAWSKIJ w. a., bULATOW w. p., wASILXEW f.

p., gALIEW {. i., zORKALXCEW w. i., iVUTKIN w. s., lEWITIN e. s., nURMINSKIJ e. a., pOLQK b. t., tRETXQKOW n. w. I DR.

iZ RAZDELA NELINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ NAIBOLX[IE TRUDNOSTI WYZYWA@T ZADA^I NEWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. iSSLEDOWANI@ TAKIH ZADA^ I POSTROENI@ METODOW IH RE[ENIQ TAKVE UDELENO NEMALO WNIMANIQ. u MNOGIH, W TOM ^ISLE PERE^ISLENNYH WY[E AWTOROW, ESTX ZNA^ITELXNYE RABOTY PO NEWYPUKLOMU PROGRAMMIROWANI@. kROME TOGO, SISTEMATI^ESKIE ISSLEDOWANIQ W OBLASTI NEWYPUKLOGO ANALIZA I NEWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ PROWODILISX, NAPRIMER, W RABOTAH dEMXQNOWA w. f., zABOTINA q. i., kARMANOWA w. g., kOKURINA m. `., kONNOWA i. w., kORABLEWA a. i., mALOZEMOWA w. n., nEMIROWSKOGO a.

s., nESTEROWA `. e., p[ENI^NOGO b. n., rUBINOWA a. m., sTREKALOWSKOGO a. s., sTRONGINA r. g., tRETXQKOWA a. a., fEDOROWA w. w., fAZYLOWA w. r., hABIBULLINA r. f., hAMISOWA o. w., {ORA n. z.

k NEWYPUKLOMU PROGRAMMIROWANI@ OTNOSITSQ, W ^ASTNOSTI, RAZDEL PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. zADA^I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ QWLQ@TSQ NEPOSREDSTWENNYM RAS[IRENIEM KLASSA ZADA^ WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. pONQTIE PSEWDOWYPUKLOSTI DLQ DIFFERENCIRUEMYH FUNKCIJ BYLO PREDLOVENO E]E W 1965 GODU o.

mANGASARIANOM. w 1974 GODU W RABOTE zABOTINA q. i. I kORABLEWA a. i. WWEDENO OPREDELENIE NEDIFFERENCIRUEMYH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ I IZU^ENY NEKOTORYE IH SWOJSTWA. hOTQ ZADA^A PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ SFORMULIROWANA UVE DAWNO, I NA PRAKTIKE WSTRE^A@TSQ TAKIE ZADA^I, RAZDEL PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ ISSLEDOWAN DALEKO NE POLNO. nESMOTRQ NA TO, ^TO PSEWDOWYPUKLYE FUNKCII PO MNOGIM WAVNYM SWOJSTWAM BLIZKI K WYPUKLYM, HORO[O IZU^ENNYJ I RAZWITYJ APPARAT WYPUKLOGO ANALIZA OBY^NO NE UDAETSQ NEPOSREDSTWENNO ISPOLXZOWATX DLQ POSTROENIQ I OBOSNOWANIQ METODOW PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ.

dANNAQ DISSERTACIONNAQ RABOTA OTNOSITSQ K ISSLEDOWANIQM W OBLASTI PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. w RABOTE FORMULIRU@TSQ I ISPOLXZU@TSQ PRINCIPY POSTROENIQ METODOW PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ NA OSNOWE PARAMETRIZACII NAPRAWLENIJ ITERACIONNOGO PEREHODA I APPROKSIMACII MNOVESTW. pRI \TOM RAZRABATYWAEMYE METODY U^ITYWA@T SPECIFIKU KAK DIFFERENCIRUEMYH, TAK I NEDIFFERENCIRUEMYH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ. kROME TOGO, ISSLEDU@TSQ WOPROSY USTOJ^IWOSTI METODOW PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, KOMBINIROWANIQ IH S DRUGIMI ALGORITMAMI, POKAZANA WOZMOVNOSTX ISPOLXZOWANIQ \TIH METODOW DLQ RE[ENIQ PRIKLADNYH ZADA^ PROEKTIROWANIQ I UPRAWLENIQ.

nESMOTRQ NA BOLX[OE ^ISLO METODOW NELINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ, I SEJ^AS E]E ^ISLENNAQ REALIZACIQ MNOGIH IZ NIH WYZYWAET ZNA^ITELXNYE SLOVNOSTI. oDNA IZ PRI^IN ZAKL@^AETSQ W TOM, ^TO W \TIH METODAH PRI POSTROENII ITERACIONNYH TO^EK PRIHODITSQ RE[ATX WSPOMOGATELXNYE ZADA^I, KOTORYE SAMI PO SEBE NEMNOGIM LEG^E ISHODNOJ ZADA^I. pRIMERAMI MOGUT SLUVITX ALGORITMY WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ (WARIANTY METODA USLOWNOGO GRADIENTA, ALGORITMY PROEKCIONNOGO TIPA I DR.), GDE DLQ NAHOVDENIQ NAPRAWLENIJ PEREHODA RE[A@TSQ ZADA^I MINIMIZACII WSPOMOGATELXNYH FUNKCIJ PRI ISHODNYH OGRANI^ENIQH. rE[ENIE \TIH ZADA^ TREBUET BOLX[IH WY^ISLITELXNYH ZATRAT, KOGDA DOPUSTIMYE MNOVESTWA ZADANY NELINEJNYMI NERAWENSTWAMI. nO DAVE W TEH METODAH, GDE, NESMOTRQ NA OB]IJ WID OGRANI^ENIJ, ZADA^I POSTROENIQ ITERACIONNYH TO^EK QWNO UPRO]A@TSQ PO SRAWNENI@ S ISHODNOJ ZADA^EJ (METOD WOZMOVNYH NAPRAWLENIJ, METOD LINEARIZACII, METODY OTSE^ENIJ I T. D.), ^ISLO PEREMENNYH (A ^ASTO I OGRANI^ENIJ) W \TIH PODZADA^AH NE UMENX[AETSQ PO OTNO[ENI@ K ISHODNOJ ZADA^E. pO \TOJ PRI^INE PRI RE[ENII ZADA^ S BOLX[IM ^ISLOM PEREMENNYH I OGRANI^ENIJ POSTROENIE PRIBLIVENIJ WO MNOGIH IZWESTNYH ALGORITMAH TAKVE OKAZYWAETSQ WESXMA TRUDOEMKIM. uVE \TI ZAME^ANIQ DOKAZYWA@T AKTUALXNOSTX RAZRABOTKI ALGORITMOW, W KOTORYH WSPOMOGATELXNYE ZADA^I (NESMOTRQ NA RAZMERNOSTI ISHODNOJ ZADA^I I OB]IJ WID OGRANI^ENIJ), OSTA@TSQ OTNOSITELXNO PROSTYMI, WO WSQKOM SLU^AE RE[A@TSQ ZA KONE^NOE ^ISLO [AGOW I IME@T MENX[EE, ^EM OSNOWNAQ ZADA^A, KOLI^ESTWO PEREMENNYH I OGRANI^ENIJ. pOSTROENI@ IMENNO TAKIH METODOW PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ POSWQ]ENY PROWEDENNYE W DISSERTACII ISSLEDOWANIQ.

oDIN IZ PRINCIPOW, POZWOLQ@]IJ UPRO]ATX ZADA^I POSTROENIQ PRIBLIVENIJ, ZAKL@^AETSQ W APPROKSIMACII DOPUSTIMOGO MNOVESTWA ILI EGO ^ASTI NEKOTORYM DRUGIM, NAPRIMER, MNOGOGRANNYM MNOVESTWOM. dO POSLEDNEGO WREMENI POQWLQ@TSQ PUBLIKACII PO METODAM, W KOTORYH DLQ NAHOVDENIQ PRIBLIVENIJ PRIMENQETSQ APPROKSIMACIQ MNOVESTWA DOPUSTIMYH RE[ENIJ MNOVESTWAMI BOLEE PROSTOJ STRUKTURY. w OTLI^IE OT IZWESTNYH, RAZRABOTANNYE W DISSERTACII PROCEDURY APPROKSIMACII, ISPOLXZU@TSQ DLQ UPRO]ENIE RE[ENIQ ZADA^ POSTROENIQ NE SAMIH PRIBLIVENIJ, A NAPRAWLENIJ PEREHODA W ITERACIONNYH TO^KAH, ^TO DELAET PREDLAGAEMYE METODY REALIZUEMYMI.

wTOROJ PRINCIP, NA OSNOWE KOTOROGO W METODAH MOVNO UPRO]ATX ZADA^I OTYSKANIQ PRIBLIVENIJ, A IMENNO, UMENX[ATX RAZMERNOSTI \TIH ZADA^, ZAKL@^AETSQ W ISPOLXZOWANII PARAMETRIZOWANNYH NAPRAWLENIJ ITERACIONNOGO PEREHODA. rAZMERNOSTI ZADA^ POSTROENIQ TAKIH NAPRAWLENIJ ZAWISQT NE OT ^ISLA PEREMENNYH ISHODNOJ ZADA^I, A OT KOLI^ESTWA PARAMETROW, U^ASTWU@]IH W FORMIROWANII NAPRAWLENIQ. ~ISLO PARAMETROW NA KAVDOM [AGE MOVET ZAWISITX OT RAZNYH FAKTOROW, NAPRAMER, OT KOLI^ESTWA AKTIWNYH OGRANI^ENIJ. zNA^ENIQ SAMIH PARAMETROW PODBIRA@TSQ S POMO]X@ RE[ENIQ NEKOTORYH WSPOMOGATELXNYH ZADA^. w DISSERTACII PREDLAGA@TSQ OTNOSITELXNO LEGKO RE[AEMYE WSPOMOGATELXNYE ZADA^I WYBORA PARAMETROW, I NA IH OSNOWE STROQTSQ NOWYE ALGORITMY PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. oTMETIM, ^TO NEKOTORYE IZ PREDLAGAEMYH METODOW SOWME]A@T OBA OPISANNYH PRINCIPA.

aKTUALXNOJ OSTAETSQ PROBLEMA POSTROENIQ KOMBINIROWANNYH METODOW MINIMIZACII, POSKOLXKU TAKIE METODY MOGUT SOEDINQTX W SEBE DOSTOINSTWA WSEH OBRAZU@]IH IH ALGORITMOW. w DISSERTACII UDELENO WNIMANIE POSTROENI@ TAKIH ALGORITMOW.

nAKONEC, E]E ODNOJ AKTUALXNOJ ZADA^EJ NELINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ QWLQETSQ ISSLEDOWANIE USTOJ^IWOSTI METODOW PO OTNO[ENI@ K POGRE[NOSTQM WY^ISLENIJ. w DISSERTACII PREDLAGAETSQ PODHOD, POZWOLQ@]IJ ISSLEDOWATX USTOJ^IWOSTX METODOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII KAK WYPUKLYH, TAK I PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ PO OTNO[ENI@ K O[IBKAM WY^ISLENIQ GRADIENTOW.

cELX RABOTY ZAKL@^AETSQ W POSTROENII KONSTRUKTIWNYH METODOW MINIMIZACII KAK DIFFERENCIRUEMYH, TAK I NEDIFFERENCIRUEMYH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ S LEGKO REALIZUEMYMI ALGORITMAMI, DOPUSKA@]IMI UPRAWLENIE PROCESSAMI MINIMIZACII.

mETODY ISSLEDOWANIJ OSNOWYWA@TSQ NA TEORII NELINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ, ISPOLXZOWANII APPARATA OBOB]ENNO - OPORNYH FUNKCIONALOW, NA PREDLOVENNYH W RABOTE SPOSOBAH PARAMETRIZACII NAPRAWLENIJ, A TAKVE WWEDENNYH AWTOROM PRINCIPAH OCENKI KA^ESTWA APPROKSIMACII MNOVESTW I RAZRABOTANNOJ NA IH OSNOWE ALGORITMIZACII POGRUVENIQ OBLASTEJ W MNOVESTWA BOLEE PROSTOJ STRUKTURY.

nAU^NAQ NOWIZNA. dLQ MINIMIZACII GLADKIH I NEGLADKIH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ POSTROENY NOWYE ALGORITMY, OSNOWANNYE NA PARAMETRI^ESKOJ FORME ZADANIQ NAPRAWLENIJ ITERACIONNOGO PEREHODA I WOZMOVNOSTI APPROKSIMACII PODMNOVESTW DOPUSTIMOGO MNOVESTWA PRI NAHOVDENII NAPRAWLENIJ. rAZRABOTANY NOWYE METODIKI OBOSNOWANIQ IH SHODIMOSTI. s NOWYH POZICIJ PRIMENQETSQ W DISSERTACII I IDEQ ISPOLXZOWANIQ POGRUVENIQ DOPUSTIMOJ OBLASTI W MNOVESTWA BOLEE PROSTOJ STRUKTURY. wWEDENNYE AWTOROM KRITERII KA^ESTWA APPROKSIMACII MNOVESTW I OSNOWANNYE NA NIH PRINCIPY POSTROENIQ POGRUVA@]IH MNOGOGRANNYH MNOVESTW POZWOLILI RAZRABOTATX NOWYE DOSTATO^NO PROSTYE PROCEDURY OTYSKANIQ PODHODQ]IH (W TOM ^ISLE I PARAMETRIZOWANNYH) NAPRAWLENIJ. |TI PROCEDURY DALI WOZMOVNOSTX NE TOLXKO POSTROITX NOWYE ALGORITMY W KLASSE METODOW POGRUVENIJ - OTSE^ENIJ, NO I MODIFICIROWATX NEKOTORYE IZWESTNYE METODY ILI PREDLOVITX IH NOWYE REALIZACII. pRI \TOM NOWYM REZULXTATOM QWLQETSQ TAKVE ISPOLXZOWANIE APPROKSIMIRU@]IH MNOVESTW W POSTROENII PODHODQ]IH NAPRAWLENIJ DLQ NEGLADKIH FUNKCIJ. w DISSERTACII RAZRABOTANA NOWAQ METODIKA POLU^ENIQ SHODQ]IHSQ SME[ANNYH ALGORITMOW. nOWOJ QWLQETSQ I METODIKA ISSLEDOWANIQ USTOJ^IWOSTI METODOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ K POGRE[NOSTQM WY^ISLENIQ ^ASTNYH PROIZWODNYH.

tEORETI^ESKAQ I PRAKTI^ESKAQ ZNA^IMOSTX. pRINCIPY PARAMETRIZACII NAPRAWLENIJ I APPROKSIMACII MNOVESTW, ZALOVENNYE W POSTROENNYH METODAH, I RAZRABOTANNAQ METODIKA OBOSNOWANIQ IH SHODIMOSTI MOGUT PRIMENQTXSQ PRI POSTROENII DRUGIH NOWYH ALGORITMOW MINIMIZACII GLADKIH I NEGLADKIH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ, A TAKVE DLQ MODIFIKACII IZWESTNYH METODOW WYPUKLOGO I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ S CELX@ UPRO]ENIQ ZADA^ WYBORA NAPRAWLENIJ.

mETODIKA ISSLEDOWANIQ USTOJ^IWOSTI METODOW, PREDLOVENNAQ I PRIMENENNAQ W RABOTE DLQ GRUPPY IZWESTNYH I NOWYH ALGORITMOW, QWLQETSQ DOWOLXNO OB]EJ, A POTOMU MOVET BYTX ISPOLXZOWANA PRI OBOSNOWANII USTOJ^IWOSTI DRUGIH METODOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII. tOT FAKT, ^TO W BOLX[INSTWE RAZRABOTANNYH METODOW (W OTLI^IE, NAPR., OT IZWESTNYH METODOW POGRUVENIJ - OTSE^ENIJ) ITERACIONNYE TO^KI PRINADLEVAT DOPUSTIMOJ OBLASTI, WAVEN PRAKTI^ESKI, POSKOLXKU METODY POZWOLQ@T RE[ATX TE PRIKLADNYE ZADA^I, GDE CELEWAQ FUNKCIQ OBLADAET NUVNYMI SWOJSTWAMI LI[X W OBLASTI OGRANI^ENIJ (POSTANOWKA I RE[ENIE ODNOJ TAKOJ ZADA^I OPISANY W POSLEDNEJ GLAWE).

pRAKTI^ESKI WAVNYM QWLQETSQ I TO, ^TO ZADA^I WYBORA NAPRAWLENIJ W REALIZACIQH METODOW RE[A@TSQ DOWOLXNO PROSTO, NESMOTRQ NA OB]IJ WID OGRANI^ENIJ. kROME TOGO, RAZMERNOSTI \TIH ZADA^ MOGUT BYTX UMENX[ENY PO SRAWNENI@ S RAZMERNOSTQMI ISHODNOJ ZADA^I, ^TO QWLQETSQ POLEZNYM PRI RE[ENII ZADA^ BOLX[OJ RAZMERNOSTI. pOTREBNOSTQMI PRAKTIKI WYZWANA I RAZRABOTKA UPOMQNUTOJ WY[E METODIKI POLU^ENIQ KOMBINIROWANNYH ALGORITMOW PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. nA TESTOWYH PRIMERAH PODTWERVDENY RABOTOSPOSOBNOSTX PREDLOVENNYH ALGORITMOW, A TAKVE POKAZANY PREIMU]ESTWA NEKOTORYH IZ NIH PERED IZWESTNYMI IDEJNO BLIZKIMI ALGORITMAMI WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. nEKOTORYE IZ POSTROENNYH METODOW PRIMENENY DLQ RE[ENIQ PRIKLADNYH OPTIMIZACIONNYH ZADA^, SWQZANNYH S PROEKTIROWANIEM TEHNI^ESKIH SISTEM.

oSNOWNYE REZULXTATY DISSERTACII.

1. pREDLOVEN PODHOD K POSTROENI@ METODOW USLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ, POZWOLQ@]IJ ISPOLXZOWATX APPROKSIMACI@ DOPUSTIMOGO MNOVESTWA ILI EGO PODMNOVESTW DLQ NAHOVDENIQ NAPRAWLENIJ PEREHODA W ITERACIONNYH TO^KAH. rAZRABOTANY PRINCIPY APPROKSIMACII, KOTORYE DA@T WOZMOVNOSTX POSTROENIQ \TIH NAPRAWLENIJ PUTEM RE[ENIQ KONE^NOGO ^ISLA ZADA^ LINEJNOGO ILI KWADRATI^NOGO PROGRAMMIROWANIQ, NESMOTRQ NA OB]IJ WID OGRANI^ENIJ ISHODNOJ ZADA^I. sAMI PRINCIPY REALIZOWANY W WIDE ITERACIONNYH PROCEDUR POGRUVENIJ - OTSE^ENIJ, KOTORYE POZWOLQ@T STROITX APPROKSIMIRU@]IE MNOGOGRANNYE MNOVESTWA, UDOWLETWORQ@]IE ZADANNYM TREBOWANIQM, ZA KONE^NOE ^ISLO [AGOW, I PRI \TOM OBLADA@T PROSTYMI PRAKTI^ESKIMI KRITERIQMI OSTANOWKI.

2. dLQ RE[ENIQ ZADA^I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ S GLADKOJ CELEWOJ FUNKCIEJ RAZRABOTANY DWA METODA, W KOTORYH PRI POSTROENII PODHODQ]IH NAPRAWLENIJ RE[A@TSQ ZADA^I MINIMIZACII LINEJNYH FUNKCIJ NA NEKOTORYH WSPOMOGATELXNYH MNOVESTWAH, SODERVA]IHSQ W DOPUSTIMOJ OBLASTI ILI SODERVA]IH EE. dLQ TOJ VE ZADA^I PREDLOVEN METOD, W KOTOROM NAPRAWLENIQ SPUSKA STROQTSQ S POMO]X@ PROEKTIROWANIQ GRADIENTA CELEWOJ FUNKCII NA SPECIALXNO POSTROENNYE MNOVESTWA, W ^ASTNOSTI, OHWATYWA@]IE OBLASTX OGRANI^ENIJ. nA IDEQH METODA nX@TONA I RAZRABOTANNOGO PROEKCIONNOGO METODA POSTROEN METOD WTOROGO PORQDKA, W KOTOROM DLQ NAHOVDENIQ PODHODQ]IH NAPRAWLENIJ TAKVE MOVNO ISPOLXZOWATX PODMNOVESTWA DOPUSTIMOGO MNOVESTWA ILI SODERVA]IE IH MNOVESTWA BOLEE PROSTOGO WIDA. nA SLU^AJ ZADANIQ OGRANI^ENIJ NELINEJNYMI FUNKCIQMI DLQ WSEH ^ETYREH METODOW S PRIMENENIEM RAZRABOTANNYH PROCEDUR APPROKSIMACII POSTROENY REALIZACII, W KOTORYH PODHODQ]IE NAPRAWLENIQ NAHODQTSQ PUTEM RE[ENIQ KONE^NOGO ^ISLA ZADA^ LINEJNOGO ILI KWADRATI^NOGO PROGRAMMIROWANIQ. nA OSNOWE POSTROENNYH ALGORITMOW PREDLOVENY UDOBNYE S PRAKTI^ESKOJ TO^KI ZRENIQ MODIFIKACII IZWESTNYH METODOW WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ.

3. rAZRABOTAN PODHOD K POSTROENI@ METODOW PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, POZWOLQ@]IJ UMENX[ATX RAZMERNOSTI ZADA^ OTYSKANIQ NAPRAWLENIJ PO OTNO[ENI@ K RAZMERNOSTQM ISHODNOJ ZADA^I ZA S^ET PARAMETRI^ESKOGO PREDSTAWLENIQ \TIH NAPRAWLENIJ. pREDLOVENY RAZNYE SPOSOBY WYBORA ZNA^ENIJ PARAMETROW NA OSNOWE RE[ENIQ NEKOTORYH \KSTREMALXNYH ZADA^. pOKAZANO, ^TO PRI RE[ENII \TIH WSPOMOGATELXNYH ZADA^ PRIMENIMY PROCEDURY APPROKSIMACII IH DOPUSTIMYH MNOVESTW MNOGOGRANNYMI MNOVESTWAMI. s ISPOLXZOWANIEM UKAZANNOGO PODHODA POSTROEN METOD TIPA USLOWNOGO GRADIENTA S NAPRAWLENIQMI W WIDE LINEJNOJ KOMBINACII GRADIENTOW CELEWOJ FUNKCII I AKTIWNYH OGRANI^ENIJ. pRI \TOM KO\FFICIENTY KOMBINACII (PARAMETRY) MOGUT PODBIRATXSQ NESKOLXKIMI SPOSOBAMI PUTEM RE[ENIQ ZADA^ LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ. iSPOLXZUQ TOT VE SPOSOB PREDSTAWLENIQ PARAMETRIZOWANNYH NAPRAWLENIJ, RAZRABOTANY DWA PROEKCIONNYH METODA S ALGORITMAMI, POZWOLQ@]IMI STROITX \TI NAPRAWLENIQ PUTEM MINIMIZACII KWADRATI^NYH FUNKCIJ PRI LINEJNYH OGRANI^ENIQH. pOSTROENY DWA METODA WTOROGO PORQDKA, W KOTORYH ZNA^ENIQ PARAMETROW PRI POSTROENII NAPRAWLENIJ NAHODQTSQ MINIMIZACIEJ WSPOMOGATELXNYH KWADRATI^NYH FUNKCIJ NA MNOVESTWAH (W ^ASTNOSTI, MNOGOGRANNYH), RAZMERNOSTX KOTORYH ZAWISIT OT ^ISLA AKTIWNYH OGRANI^ENIJ. pREDLOVENY ALGORITMY S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI DLQ RE[ENIQ ZADA^I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, OSNOWANNYE NA IDEQH METODA WOZMOVNYH NAPRAWLENIJ zOJTENDEJKA I METODA LINEARIZACII.

4. pREDLOVENY DWA RELAKSACIONNYH METODA MINIMIZACII NEGLADKIH STROGO PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ NA WYPUKLYH I STROGO WYPUKLYH MNOVESTWAH. dLQ \TIH METODOW RAZRABOTANY ALGORITMY, W KOTORYH POSTROENNYMI W PERWOJ GLAWE PROCEDURAMI APPROKSIMACII LEBEGOWYH MNOVESTW NAPRAWLENIQ SPUSKA NAHODQTSQ S POMO]X@ RE[ENIQ ZADA^ LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ.

5. pOKAZANO, ^TO UPOMQNUTYJ SPOSOB PARAMETRIZACII NAPRAWLENIJ MOVET BYTX PRIMENEN I DLQ ZADA^ S NEGLADKIMI CELEWYMI FUNKCIQMI. pOSTROEN METOD USLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLOJ FUNKCII MAKSIMUMA, W KOTOROM NAPRAWLENIQ SPUSKA NA KAVDOM [AGE STROQTSQ W WIDE LINEJNOJ KOMBINACII GRADIENTOW AKTIWNYH FUNKCIJ ISHODNOJ ZADA^I, A KO\FFICIENTY KOMBINACII NAHODQTSQ PUTEM RE[ENIQ SISTEMY LINEJNYH NERAWENSTW ILI ZADA^I LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ.

dLQ ZADA^I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ PREDLOVEN WARIANT METODA CENTROW S PARAMETRIZOWANNIMI NAPRAWLENIQMI, STROQ]IMISQ S POMO]X@ RE[ENIQ ZADA^ LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ.

6. nA OSNOWE RAZRABOTANNOJ OB]EJ SHEMY BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII GLADKIH FUNKCIJ POSTROENY NOWYE ODNO[AGOWYE I MNOGO[AGOWYE ALGORITMY MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ, MODIFICIROWANY NEKOTORYH IZWESTNYE METODY, DLQ ALGORITMOW, WKLADYWA@]IHSQ W SHEMU, OBOSNOWANA DOPUSTIMOSTX RASPARALLELIWANIQ PROCESSA MINIMIZACII, DOKAZANA WOZMOVNOSTX POSTROENIQ NA OSNOWE REALIZACIJ SHEMY NOWYH SHODQ]IHSQ SME[ANNYH ALGORITMOW. pOSTROENY METODY SPUSKA PO GRUPPAM PEREMENNYH, PRI^EM, KRITERII OTBORA \TIH GRUPP POZWOLQ@T PROIZWODITX SPUSK NA KAVDOM [AGE W PODPROSTRANSTWAH L@BOJ RAZMERNOSTI I DOPUSKA@T KOMBINIROWANIE PEREHODOW W PODPROSTRANSTWAH BYSTRYH I MEDLENNYH PEREMENNYH.

7. pREDLOVEN PODHOD, POZWOLQ@]IJ ISSLEDOWATX USTOJ^IWOSTX ALGORITMOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ PO OTNO[ENI@ K O[IBKAM WY^ISLENIQ GRADIENTOW. nA OSNOWE \TOGO PODHODA DOKAZANA USTOJ^IWOSTX W UKAZANNOM SMYSLE MNOGIH IZWESTNYH I NOWYH ODNO[AGOWYH I MNOGO[AGOWYH ALGORITMOW WYPUKLOGO I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ.

8. rAZRABOTANY METODY RE[ENIQ NEKOTORYH SPECIALXNYH ZADA^ PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. w ^ASTNOSTI, PREDLOVENY DWA ALGORITMA MINIMIZACII GLADKIH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ NA DOPUSTIMYH OBLASTQH W WIDE PRQMOGO PROIZWEDENIQ MNOVESTW IZ PROSTRANSTW RAZLI^NOJ RAZMERNOSTI, POSTROEN METOD USLOWNOJ MINIMIZACII FUNKCII MAKSIMUMA SPECIALXNOGO WIDA.

9. s PRIMENENIEM RAZRABOTANNYH W DISSERTACII METODIK PROWEDENO OBOSNOWANIE WSEH PREDLOVENNYH ZDESX PROCEDUR, METODOW I SHEM, I DLQ BOLX[INSTWA IZ NIH POLU^ENY OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI. rAZRABOTANA I ISPOLXZOWANA PRAKTI^ESKI DLQ WSEH POSTROENNYH W DISSERTACII ALGORITMOW METODIKA, POZWOLQ@]AQ KOMBINIROWATX \TI ALGORITMY S L@BYMI IZWESTNYMI ILI NOWYMI RELAKSACIONNYMI METODAMI, NE ISSLEDUQ ZANOWO SHODIMOSTX TAKIH KOMBINIROWANNYH METODOW I OCENKI IH SKOROSTI SHODIMOSTI.

wSE PERE^ISLENNYE OSNOWNYE REZULXTATY WYNOSQTSQ NA ZA]ITU.

aPROBACIQ RABOTY. rEZULXTATY DISSERTACII PREDSTAWLQLISX I OBSUVDALISX W 1984 { 2009 GG. NA SEMINARAH KAFEDRY \KONOMI^ESKOJ KIBERNETIKI kAZANSKOGO GOSUDARSTWENNOGO UNIWERSITETA, KAFEDRY RADIOFIZIKI kgu, SEMINARAH SLU[ATELEJ fpk I KAFEDRY ISSLEDOWANIQ OPERACIJ mgu, RESPUBLIKANSKOM SEMINARE "oPTIMIZACIQ WY^ISLENIJ" W iNSTITUTE KIBERNETIKI uKRAINY, SEMINARAH W m|si I iNSTITUTE PROBLEM UPRAWLENIQ, SEMINARE KAFEDRY MATEMATI^ESKOJ FIZIKI mgu, PRAKTI^ESKI WSEH ITOGOWYH NAU^NYH KONFERENCIQH kgu ZA UKAZANNYE GODY, A TAKVE NA wSESO@ZNOJ KONFERENCII "sTATISTI^ESKIE METODY ISSLEDOWANIQ FUNKCIONIROWANIQ SLOVNYH TEHNI^ESKIH SISTEM" (mOSKWA, 1983), nAU^NO-TEHNI^ESKOJ KONFERENCII kUJBY[EWSKOGO POLITEHNI^ESKOGO INSTITUTA (1986 ), 7-OM I 11-OM wSESO@ZNYH SIMPOZIUMAH "sISTEMY PROGRAMMNOGO OBESPE^ENIQ RE[ENIQ ZADA^ OPTIMALXNOGO PLANIROWANIQ" (nARWA-jY\SUU, 1982; kOSTROMA, 1990), 7-OJ, 8-OJ, 11-OJ wSESO@ZNYH KONFERENCIQH "pROBLEMY TEORETI^ESKOJ KIBERNETIKI" (iRKUTSK, 1985, gORXKIJ, 1988, wOLGOGRAD, 1990), wSESO@ZNOJ KONFERENCII "mETODY MATEMATI^ESKOGO PROGRAMMIROWANIQ I PROGRAMMNOE OBESPE^ENIE" (sWERDLOWSK, 1989), 9-OJ { 13-OJ wSEROSSIJSKIH KONFERENCIQH "mATEMATI^ESKOE PROGRAMMIROWANIE I PRILOVENIQ" (eKATERINBURG, 1995, 1997, 1999, 2003, 2007), wSEROSSIJSKIH KONFERENCIQH "pROBLEMY OPTIMIZACII I \KONOMI^ESKIE PRILOVENIQ" (oMSK, 2003, 2006), "dISKRETNYJ ANALIZ I ISSLEDOWANIE OPERACIJ" (nOWOSIBIRSK, 2002, 2004), "aKTUALXNYE PROBLEMY MATEMATI^ESKOGO MODELIROWANIQ I INFORMATIKI" (kAZANX, 2002), "aLGORITMI^ESKIJ ANALIZ NEUSTOJ^IWYH ZADA^" (eKATERINBURG, 2001, 2004), 6-OM wSEROSSIJSKOM SEMINARE "sETO^NYE METODY DLQ KRAEWYH ZADA^ I PRILOVENIQ" (kAZANX, 2005), NA 5-OJ, 8-OJ, 10-OJ, 11-OJ, 14OJ bAJKALXSKIH MEVDUNARODNYH [KOLAH-SEMINARAH "mETODY OPTIMIZACII I IH PRILOVENIQ" (iRKUTSK, 1980, 1989, 1995, 1998, 2008), mEVDUNARODNYH KONFERENCIQH "pROBLEMY OPTIMIZACII I \KONOMI^ESKIE PRILOVENIQ" (oMSK, 1997), "dISKRETNYJ ANALIZ I ISSLEDOWANIE OPERACIJ" (nOWOSIBIRSK, 2000), 12-OJ, 13-OJ, 15-OJ mEVDUNARODNYH KONFERENCIQH "pROBLEMY TEORETI^ESKOJ KIBERNETIKI" (nIVNIJ nOWGOROD, 1999; kAZANX, 2002, 2008), pUBLIKACII. pO TEME DISSERTACII OPUBLIKOWANO 75 NAU^NYH RABOT. rEZULXTATY, PREDSTAWLENNYE W DISSERTACII, OTRAVENY W 60 PUBLIKACIQH PRIWEDENNOGO NIVE SPISKA LITERATURY. w SPISOK WHODQT 12 STATEJ, OTNOSQ]IHSQ K PUBLIKACIQM PERE^NQ wak WEDU]IH NAU^NYH VURNALOW I IZDANIJ rOSSIJSKOJ fEDERACII, I E]E 10 STATEJ, OPUBLIKOWANNYH W IZDANIQH, WKL@^ENNYH W SISTEMY CITIROWANIQ "Springer", "Scopus" I DR. wSE OSNOWNYE REZULXTATY RABOTY OTRAVENY W 12 STATXQH, OTNOSQ]IHSQ K UPOMQNUTOMU PERE^N@ wak. oTMETIM, ^TO IZ SOWMESTNYH RABOT W DISSERTACI@ WKL@^ENY TOLXKO TE REZULXTATY, KOTORYE POLU^ENY AWTOROM LI^NO. dELENIE REZULXTATOW SOWMESTNYH PUBLIKACIJ PODROBNO PROWEDENO WO WWEDENII PRI OPISANII REZULXTATOW GLAWY 4 I GLAWY 6, GDE IME@TSQ SSYLKI NA TAKIE RABOTY.

sTRUKTURA I OB_EM RABOTY. dISSERTACIQ SOSTOIT IZ WWEDENIQ, [ESTI GLAW, ZAKL@^ENIQ I SPISKA LITERATURY (232 NAIMENOWANIQ). oB]IJ OB_EM DISSERTACIONNOJ RABOTY | 294 STRANICY.

sodervanie raboty wO WWEDENII OBOSNOWYWAETSQ AKTUALXNOSTX TEMY DISSERTACII, FORMULIRU@TSQ CELI PROWODIMYH W NEJ ISSLEDOWANIJ, POKAZYWAETSQ NAU^NAQ NOWIZNA REZULXTATOW, OPISYWA@TSQ RAZRABOTANNYE PODHODY, NA OSNOWE KOTORYH POSTROENY PREDLAGAEMYE METODY PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, KRATKO IZLAGAETSQ SODERVANIE RABOTY.

pERWAQ GLAWA POSWQ]ENA RAZRABOTKE I OBOSNOWANI@ PROCEDUR APPROKSIMACII, KOTORYE PRIMENQ@TSQ DALEE PRI POSTROENII NAPRAWLENIJ ITERACIONNNOGO PEREHODA W PREDLAGAEMYH METODAH USLOWNOJ MINIMIZACII GLADKIH I NEGLADKIH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ. pOSKOLXKU PROCEDURY PRIMENIMY DLQ RE[ENIQ OB]IH ZADA^ MATEMATI^ESKOGO PROGRAMMIROWANIQ, TO REZULXTATY PERWOJ GLAWY IME@T NE TOLXKO WSPOMOGATELXNYJ HARAKTER, NO I OPREDELENNOE SAMOSTOQTELXNOE ZNA^ENIE.

w x 1.1 RAZRABOTANY OB]IE METODY RE[ENIQ ZADA^I min g(x); (1) x2G T GDE G = Gj; J = f1; : : : ; mg; Gj Rn { WYPUKLYE ZAMKNUTYE MNOj2J VESTWA, WNUTRENNOSTX MNOVESTWA Gj NEPUSTA DLQ WSEH j 2 J; g(x) G j { NEPRERYWNAQ DOSTIGA@]AQ NA G SWOEGO MINIMALXNOGO ZNA^ENIQ g FUNKCIQ. pOD^ERKNEM, ^TO, W ^ASTNOSTI, WOZMOVEN SLU^AJ = :

G pERWYJ METOD (PROCEDURA ) WYRABATYWAET POSLEDOWATELXNOSTX PRIBLIVENNYH RE[ENIJ yi SLEDU@]IM OBRAZOM. sTROITSQ WYPUKLOE ZAMKNUTOE MNOVESTWO M0, SODERVA]EE HOTQ BY ODNU TO^KU IZ MNOVESTWA Y RE[ENIJ ZADA^I (1), WYBIRA@TSQ TO^KI yj 2 8j 2 J I G j T ^ISLO q 2 [1; +1). nA i - OM [AGE OTYSKIWAETSQ TO^KA yi 2 Mi fx Rn : g(x) g g. eSLI yi 2 G; TO PROCESS ZAKAN^IWAETSQ. w PROTIWNOM SLU^AE POLAGAETSQ Ji = fj 2 J : yi 2 Gjg, DLQ WSEH j 2 Ji W INTER= j WALE (yj; yi) NAHODITSQ TAKAQ TO^KA zi 2, ^TO SU]ESTWUET yj 2 Gj;

= G j i j UDOWLETWORQ@]AQ NERAWENSTWU k yi ? yjk q k yi ? zi k ; DLQ WSEH j 2 Ji i j WYBIRAETSQ KONE^NOE PODMNOVESTWO Aj MNOVESTWA W1 (zi ; Gj) NORMIi j ROWANNYH OBOB]ENNO-OPORNYH K Gj W TO^KE zi WEKTOROW I POLAGAETSQ T j Mi+1 = Mi fx 2 Rn : ha; x ? zi i 0 8a 2 Aj; j 2 Jig:

i oBSUVDA@TSQ REALIZACII, SWQZANNYE S WYBOROM MNOVESTW M0, Aj i j I TO^EK yi, zi. eSLI G1 = : : : = Gm = G; = ;, FUNKCIQ g(x) WYPUKLA, G y1 = : : : = ym = y, I y 2, TO PROCEDURA BLIZKA K IZWESTNYM G METODAM POGRUVENIJ w.p.bULATOWA.

tEOREMA 1. pUSTX POSLEDOWATELXNOSTX fyig, POSTROENNAQ PROCEDUROJ, OGRANI^ENA. tOGDA L@BAQ EE PREDELXNAQ TO^KA PRINADLEVIT MNOVESTWU Y, A ESLI PRI \TOM g(yi) = min g(x) 8i; TO WSQ POSLEDOWAx2Mi TELXNOSTX fyig; SHODITSQ K MNOVESTWU Y.

pRIWODQTSQ DWE POSTANOWKI PRIBLIVENNOGO RE[ENIQ ZADA^I (1), W e KOTORYH TREBUETSQ OTYSKATX TO^KU x 2 G, UDOWLETWORQ@]U@ NERAe e WENSTWU g(x) g + ", GDE " > 0, ILI NERAWENSTWU g(x) g, GDE 0 < < 1, ESLI g < 0, I 1 < < 1, ESLI g > 0. dOKAZYWAETSQ, ^TO PREDLOVENNYMI PROCEDURAMI OBE ZADA^I RE[A@TSQ ZA KONE^NOE ^ISLO [AGOW. pRI \TOM PREDLAGA@TSQ PROSTYE PRAKTI^ESKIE KRITERII OSTANOWKI RABOTY PROCEDUR.

w x 1.2 PREDLAGAETSQ W WIDE PROCEDURY E]E ODIN METOD RE[ENIQ ZADA^I (1). w OTLI^IE OT MNOVESTWO M0 W POCEDURE SODER1 VIT WS@ OBLASTX G, A yi QWLQ@TSQ TO^KAMI PRIBLIVENNOGO MINIMUMA NA MNOVESTWAH Mi NE CELEWOJ FUNKCII, A WSPOMOGATELXNYH FUNKCIJ gi(x) = g(x) + li(x). pRI PREDPOLOVENII OGRANI^ENNOSTI fyig DLQ i PROCEDURY DOKAZANA tEOREMA 2. pUSTX DLQ POSLEDOWATELXNOSTEJ f g, fli(x)g, I MNOVEST i WA G WYPOLNQ@TSQ USLOWIQ L@BOGO IZ PERE^ISLENNYH NIVE PUNKTOW:

1) ! 0; i ! 1; POSLEDOWATELXNOSTX fli(yi)g OGRANI^ENA;

i 2) > 0; i = 0; 1; :::; li(x) = 0 8x 2 G; I li(x) > 0 8x 2 G; i = 0; 1; :::;

= i 3) = ;, > 0; i = 0; 1; :::; ! 0; i ! 1; FUNKCII li(x); i = G i i 0; 1; :::; NEOTRICATELXNY NA MNOVESTWE M0, I li(x) < 1 8x 2 :

G tOGDA L@BAQ PREDELXNAQ TO^KA POSLEDOWATELXNOSTI fyig, POSTROENNOJ PRCEDUROJ, PRINADLEVIT MNOVESTWU Y.

pOKAZANO, ^TO PRI OPREDELENNYH SPOSOBAH WYBORA FUNKCIJ li(x) PROCEDURU MOVNO INTERPRETIROWATX KAK WARIANTY NEKOTORYH IZWESTNYH METODOW.

w x 1.3 NA TEH VE IDEQH OTSE^ENIJ RAZRABOTANY DWE PROCEDURY ( ; ) NAHOVDENIQ TO^KI MNOVESTWA G S NEPUSTOJ WNUTRENNOSTX@, KOTORYE TAKVE PRIMENIMY DLQ POSTROENIQ PODHODQ]IH NAPRAWLENIJ I PRI \TOM NE TREBU@T ZNANIQ WSPOMOGATELXNYH TO^EK yj. pUSTX y 62, P { KONE^NOE MNOVESTWO OBOB]ENNO-OPORNYH K G W TO^KE y G WEKTOROW, M0 { WYPUKLOE OGRANI^ENNOE ZAMKNUTOE MNOVESTWO, SODERVA]EE TO^KU y = arg min max hp; x ? yi. sOGLASNO POCEDURE NA i x2G p2P -OM [AGE OTYSKIWAETSQ TO^KA yi 2 Mi, UDOWLETWORQ@]AQ USLOWI@ max hp; yi ? y i max hp; y ? yi. eSLI yi 2 G, TO PROCESS ZAKAN^IWAp2P p2P ETSQ, W PROTIWNOM SLU^AE POLAGAETSQ hi = yi ? y I yi = y + hi, GDE i i { MAKSIMALXNOE IZ ^ISEL 0, DLQ KOTORYH y + hi 2 Co(fyg [ G), WY^ISLQETSQ < yi; > 0;

i zi = :

yi + (yi ? yi); = 0;

i zi = yi + (yi ? yi); zi = zi + (1 ? )zi, GDE 0 < < 1; i i i [0; 1]. dALEE WYBIRAETSQ TAKOE MNOVESTWO Ai W1(zi; G), ^TO DLQ WSEH a 2 Ai WYPOLNQETSQ NERAWENSTWO ha; y ? zii ? ; I POLAGAETSQ Mi+1 = Mi \ fx 2 Rn : ha; x ? zii 0 8a 2 Aig.

pROCEDURA OTLI^AETSQ OT TEM, ^TO M0 SODERVIT WS@ OBLASTX G, A PRI NAHOVDENII TO^EK yi MNOVESTWO P MENQETSQ OT [AGA K [AGU.

lEMMA 1. pUSTX POSLEDOWATELXNOSTX fyig, POSTROENA PROCEDUROJ ILI. tOGDA L@BAQ PREDELXNAQ TO^KA \TOJ POSLEDOWATELXNOSTI PRINADLEVIT MNOVESTWU G.

lEMMA 2. pUSTX y 2 Gn, POSLEDOWATELXNOSTI fyig; fyig; fzig POG STROENY PROCEDUROJ, I 0 < < 1. tOGDA NAJDETSQ NOMER i0 TAKOJ, ^TO WYPOLNITSQ NERAWENSTWO max hp; yio ? yi min max hp; x ? yi, p2P x2G p2P PRI^EM, yio 2 G.

w WIDE ALGORITMOW R1 { R4 OPISYWA@TSQ I OBOSNOWYWA@TSQ REALIZACII \TIH PROCEDUR DLQ MNOVESTW G SPECIALXNOGO WIDA. nA OSNOWE LEMM 1, 2 DOKAZYWAETSQ, ^TO DLQ PSEWDOWYPUKLOJ FUNKCII f(x) ALGORITMAMI R1 { R4 MOVNO POSTROITX ZA KONE^NOE ^ISLO [AGOW PODHODQ]EE W TO^KE y 2 D NAPRAWLENIE, WYBIRAQ W KA^ESTWE G, NAPRIMER, MNOVESTWO E(f; D; y) = fx 2 Rn : x 2 D; f(x) f(y)g.

wTORAQ GLAWA POSWQ]ENA RAZRABOTKE METODOW USLOWNOJ MINIMIZACII GLADKIH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ S PROSTYMI REALIZACIQMI NA OSNOWE PROCEDUR APPROKSIMACII, POSTROENNYH W PREDYDU]EJ GLAWE.

pREDLAGAEMYE W GL. 2 ALGORITMY POZWOLQ@T, NESMOTRQ NA OB]IJ WID OGRANI^ENIJ, OTYSKIWATX PODHODQ]IE NAPRAWLENIQ S POMO]X@ RE[ENIQ ZADA^ LINEJNOGO ILI KWADRATI^NOGO PROGRAMMIROWANIQ.

rE[AETSQ ZADA^A minff0(x) j x 2 Dg; (2) GDE MNOVESTWO D Rn WYPUKLO I ZAMKNUTO, dim D n, A FUNKCIQ f0(x) PSEWDOWYPUKLA I NEPRERYWNO DIFFERENCIRUEMA. w xx 2.1, 2.PREDLOVENY DWA METODA RE[ENIQ \TOJ ZADA^I, OB_EDINENNYE SLEDU@]EJ OB]EJ SHEMOJ. nA k -OM [AGE METODOW WYBIRA@TSQ MNOVESTWA Dk Rn, UDOWLETWORQ@]IE WWEDENNYM W TEH VE PARAGRAFAH USLOWIQM A ILI B (PRI^EM, DOPUSKAETSQ WYPOLNENIE NERAWENSTW dim Dk < dim D), W MNOVESTWAH Dk OTYSKIWA@TSQ OPREDELENNYM OBRAZOM WSPOMOGATELXNYE TO^KI xk. zATEM IZ TO^KI xk PO NAPRAWLENI@ sk = xk ? xk PROIZWODITSQ SPUSK W NEKOTORU@ PROMEVUTO^NU@ TO^KU vk 2 D, A O^EREDNOE PRIBLIVENIE xk+1 PROIZWOLXNO WYBIRAETSQ W D LI[X SOGLASNO NERAWENSTWU f0(xk+1) f0(vk): (3) mETODY OTLI^A@TSQ PRINCIPAMI WYBORA MNOVESTW Dk I TO^EK xk.

mNOVESTWA Dk W METODAH MOGUT POLNOSTX@ ILI ^ASTI^NO SODERVATX OBLASTX D, A MOGUT I SODERVATXSQ W NEJ. tO^KI xk, NAPRIMER, W PERWOM METODE NAHODQTSQ IZ USLOWIQ 0 hf0(xk); xk ? xki min hf0(xk); x ? xki; (4) k x2Dk GDE 1. eSLI POLOVITX W METODAH Dk = D, xk+1 = vk = k xk + sk, TO PRI USLOWII (4) ONI SOWPADA@T S METODOM USLOWNOGO k GRADIENTA. dOKAZANY TEOREMY SHODIMOSTI METODOW DLQ WSEH SLU^AEW ZADANIQ PROMEVUTO^NYH TO^EK vk KAK S USLOWIEM RELAKSACII, TAK I BEZ NEGO. pRI \TOM DLQ OBOSNOWANIQ NERELAKSACIONNYH WARIANTOW ISPOLXZOWANA METODIKA f. p. wASILXEWA. pRI NEKOTORYH DOPOLNITELXNYH TREBOWANIQH NA FUNKCI@ f0(x) S PRIMENENIEM IZWESTNYH TEOREM w. g. kARMANOWA POLU^ENY SLEDU@]IE OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI METODOW:

f0(xm) ? f0 a0[1 + a0 m]?1; m = 1; 2; : : : ; (5) GDE a0 = f0(x0) ? f0, f0 = minff0(x) j x 2 Dg, > 0.

zAMETIM, ^TO ZA S^ET USLOWIQ (3) NA \TAPE PEREHODA OT vk K TO^KE xk+1 MOVNO PODKL@^ATX L@BYE IZWESTNYE ILI NOWYE ALGORITMY, W KOTORYH ITERACIONNYE TO^KI PRINADLEVAT DOPUSTIMOJ OBLASTI, PRI^EM, SHODIMOSTX TAKIH SME[ANNYH ALGORITMOW OSTAETSQ OBOSNOWANNOJ W SWQZI S TEOREMAMI SHODIMOSTI SAMIH METODOW. pROMEVUTO^NYE TO^KI vk I USLOWIE (3) WYBORA PRIBLIVENIJ BUDUT ISPOLXZOWATXSQ DALEE PRAKTI^ESKI WO WSEH PREDLAGAEMYH METODAH, PO\TOMU WYSKAZANNOE ZDESX ZAME^ANIE OTNOSITELXNO POSTROENIQ NA IH OSNOWE KOMBINIROWANNYH ALGORITMOW BUDET IMETX SILU I W DALXNEJ[EM.

w xx 2.2, 2.4 PREDLAGA@TSQ REALIZACII METODOW IZ xx 2.1, 2.3, OSNOWANNYE NA RAZLI^NYH SPOSOBAH ZADANIQ MNOVESTW Dk I NA KONE^NYH PROCEDURAH,. pOLAGAQ W \TIH PROCEDURAH G = Dk, yj = y = xk I 1 WYBIRAQ MNOVESTWO M0 MNOGOGRANNIKOM, NAPRAWLENIQ sk STROQTSQ W TAKIH REALIZACIQH W WIDE (yi ? xk) RE[ENIEM KONE^NOGO ^ISLA ZAk DA^ LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ (SM. LEMMU 2). oTMETIM, ^TO W WIDE REALIZACII WTOROGO METODA POSTROENA MODIFIKACIQ METODA USLOWNOGO GRADIENTA, W KOTOROJ NAPRAWLENIQ NAHODQTSQ PUTEM MINIMIZACII TRADICIONNOJ WSPOMOGATELXNOJ LINEJNOJ FUNKCII NA APPROKSIMIRU@]IH D MNOGOGRANNYH MNOVESTWAH Dk, POSTROENNYH PROCEDURAMI OTSE^ENIJ IZ GL. 1. w x 2.4 PRIWODQTSQ REZULXTATY ^ISLENNYH \KSPERIMENTOW, PROWEDENNYH S PREDLOVENNYMI METODAMI. nA IH OSNOWE REALIZACII SRAWNIWA@TSQ MEVDU SOBOJ, A TAKVE S IZWESTNYMI ALGORITMAMI. wYQWLENY QWNYE PREIMU]ESTWA POSTROENNYH ALGORITMOW S WYBOROM Dk = E(f0; D; yk), GDE yk 2 D, PERED METODOM USLOWNOGO GRADIENTA DLQ "OWRAVNYH" CELEWYH FUNKCIJ.

w x 2.5 DLQ ZADA^I (1) PREDLOVEN METOD PROEKCIONNOGO TIPA, WKLADYWA@]IJSQ W TU VE SHEMU, ^TO I METODY xx 2.1, 2.3. nAPRAWLENIQ sk STROQTSQ W NEM S POMO]X@ PROEKTIROWANIQ GRADIENTA CELEWOJ FUNKCII NA PODMNOVESTWO Dk D ILI SPECIALXNO POSTROENNOE MNOVESTWO, W ^ASTNOSTI, OHWATYWA@]EE OBLASTX D. dOKAZANY TEOREMY SHOk DIMOSTI METODA, A TAKVE OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI DLQ WSEH SPOSOBOW ZADANIQ TO^EK vk S USLOWIEM RELAKSACII I BEZ NEGO. oPISANY REALIZACII METODA. oDNA IZ NIH PREDSTAWLQET SOBOJ MODIFIKACI@ METODA PROEKCII GRADIENTA, W KOTOROJ NA NEKOTORYH [AGAH W SLU^AE WYPOLNENIQ OPREDELENNOGO USLOWIQ OPERACIQ PROEKTIROWANIQ WSPOMOGATELXNOJ TO^KI MOVET OPUSKATXSQ. dLQ ZADA^I (2) S OGRANI^ENIQMI D OB]EGO WIDA OPISANY ALGORITMY METODA, W KOTORYH MNOVESTWA STROQTSQ W WIDE MNOGOGRANNYH S PRIWLE^ENIEM UPOMQNUTYH WY[E k PROCEDUR APPROKSIMACII D, I PODHODQ]IE NAPRAWLENIQ OTYSKIWA@TSQ S POMO]X@ RE[ENIQ ZADA^ KWADRATI^NOGO PROGRAMMIROWANIQ.

dLQ ZADA^I (2) S SILXNO WYPUKLOJ FUNKCIEJ f0(x) W ZAKL@^ITELXNOM PARAGRAFE GL. 2 PREDLAGAETSQ METOD WTOROGO PORQDKA, OSNOWANNYJ NA IDEQH METODA nX@TONA I ALGORITMOW IZ xx 2.3, 2.5. w PREDLAGAEMOM METODE, W OTLI^IE OT METODA nX@TONA, DLQ POSTROENIQ PODHODQ]EGO NAPRAWLENIQ sk = xk ? xk, WO-PERWYH, MOVNO ISPOLXZOWATX NE WSE DOPUSTIMOE MNOVESTWO D, A LI[X EGO ^ASTX, NAPRIMER, Dk = E(f0; D; xk), I, WO-WTORYH, WSPOMOGATELXNU@ ZADA^U MINIMIZACII TRADICIONNOJ KWADRATI^NOJ FUNKCII Fk(x) DLQ NAHOVDENIQ TO^KI xk MOVNO RE[ATX NE NA MNOVESTWAH D ILI Dk, A NA SODERVA]EM IH SPECIALXNO POSTROENNOM MNOVESTWE BOLEE PROSTOGO WIDA. s PRAKTIk ^ESKOJ TO^KI ZRENIQ APPROKSIMIRU@]EE MNOVESTWO UDOBNO STROk ITX KAK MNOGOGRANNOE. tOGDA ZADA^A WYBORA NAPRAWLENIQ QWLQETSQ ZADA^EJ KWADRATI^NOGO PROGRAMMIROWANIQ, I MOVET BYTX RE[ENA ZA KONE^NOE ^ISLO [AGOW. sPOSOBY POSTROENIQ UKAZANNYH APPROKSIMIRU@]IH MNOVESTW NA OSNOWE RAZRABOTANNYH PROCEDUR OTSE^ENIJ OPISANY W x 2.6. oTMETIM, ^TO NA NEKOTORYH ITERACIQH METODA DLQ OTYSKANIQ sk DOSTATO^NO RE[ITX ZADA^U BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII Fk(x).

kROME TOGO, W METODE ZALOVENA WOZMOVNOSTX NAHOVDENIQ PRIBLIVENIJ xk+1 S ISPOLXZOWANIEM USLOWIQ (3). dOKAZANA SHODIMOSTX METODA, POLU^ENA OCENKA EGO SKOROSTI SHODIMOSTI. dLQ SLU^AQ, KOGDA D ZADAETSQ NELINEJNYMI NERAWENSTWAMI, PREDLOVENY REALIZACII METODA, W KOTORYH NAPRAWLENIQ sk STROQTSQ S POMO]X@ RE[ENIQ ZADA^ KWADRATI^NOGO PROGRAMMIROWANIQ.

w TRETXEJ GLAWE PREDLAGA@TSQ ALGORITMY USLOWNOJ MINIMIZACII GLADKIH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI ITERACIONNOGO PEREHODA.

x 3.1 NOSIT WSPOMOGATELXNYJ HARAKTER. w NEM ISSLEDU@TSQ NEKOTORYE SWOJSTWA ZADA^I (2), GDE D = fx 2 Rn : fj(x) 0; j 2 Jg; (6) FUNKCII fj(x) PSEWDOWYPUKLY NEPRERYWNO DIFFERENCIRUEMY, A MNOVESTWO D REGULQRNO PO sLEJTERU. |TI SWOJSTWA SWQZANY SO SPECIFIKOJ STROQ]IHSQ DALEE METODOW I OSOBENNOSTQMI OBOSNOWANIQ IH SHODIMOSTI.

w x 3.2 STAWITSQ I ISSLEDUETSQ ZADA^A POSTROENIQ W TO^KE xk 2 D PODHODQ]EGO NAPRAWLENIQ W WIDE X sk = (xk)fi (xk); (7) i i2Ik S GDE Ik = Jk f0g, Jk { MNOVESTWO "k - AKTIWNYH W TO^KE xk OGRANI^ENIJ fj(x). dLQ OTYSKANIQ KO\FFICIENTOW (xk) PREDLAGAETSQ REi [ATX ODNU IZ WSPOMOGATELXNYH ZADA^ MINIMIZACII LINEJNOJ FUNKD E P 0 CII f0(xk); fi (xk) PRI NEKOTORYH OGRANI^ENIQH NA PEREMENNYE i i2Ik. iZU^A@TSQ SWOJSTWA \TIH ZADA^, I DOKAZYWAETSQ TEOREMA OPTIi MALXNOSTI TO^KI xk. dALEE PREDLAGAETSQ METOD RE[ENIQ ZADA^I (2), (6), W KOTOROM NA k -OM [AGE DLQ POSTROENIQ NAPRAWLENIQ (7) OTYSKIWA@TSQ ^ISLA (xk); i 2 Ik, UDOWLETWORQ@]IE L@BOMU IZ ^ETYREH i PREDLOVENNYH USLOWIJ. oDNO IZ NIH, NAPRIMER, WYGLQDIT SLEDU@]IM OBRAZOM:

P P P ck (xk) minf ck j fj(xk + fi0(xk)) 0; j 2 Jg;

i k i i i i i2Ik i2Ik i2Ik GDE ck = hf0(xk), fi0(xk)i; 0 < 1: oSTALXNYE TRI OTLI^A@TSQ k i OT PRIWEDENNOGO NALI^IEM DOPOLNITELXNYH USLOWIJ NA PEREMENNYE P I (ILI) ZAMENOJ OGRANI^ENIJ fj(xk + fi0(xk)) 0; j 2 J, NA i i i2Ik P P OGRANI^ENIQ fj(xk + fi0(xk)) 0; j 2 Jk. eSLI ck (xk) = 0, TO i i i i2Ik i2Ik xk PRINADLEVIT MNOVESTWU X RE[ENIJ ZADA^I (2), (6). dALEE SLEDUET PEREHOD IZ TO^KI xk PO NAJDENNOMU PARAMETRIZOWANNOMU NAPRAWLENI@ sk WO WSPOMOGATELXNU@ TO^KU vk S [AGOM. tO^KI xk+1 NAHODQTSQ W k D IZ USLOWIQ (3).

w DISSERTACII RAZRABATYWAETSQ NOWAQ METODIKA DOKAZATELXSTWA SHODIMOSTI METODOW PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI WIDA (7). pO \TOJ METODIKE OBOSNOWYWAETSQ SHODIMOSTX OPISANNOGO METODA DLQ WSEH WIDOW [AGOW, DOKAZYk WAETSQ OCENKa (5) EGO SKOROSTI SHODIMOSTI.

zAMETIM, ^TO DOPUSTIMYE OBLASTI Gk ZADA^ POISKA ZNA^ENIJ (xk), i WOOB]E GOWORQ, NE QWLQ@TSQ MNOGOGRANNYMI, ESLI MNOVESTWO D IMEET OB]IJ WID. w SWQZI S \TIM, PRIMENQQ UVE ISPOLXZOWANNYE WY[E PRINCIPY APPROKSIMACII MNOVESTW, DLQ OBLASTEJ Gk MOVNO STROITX APPROKSIMIRU@]IE IH MNOVESTWA W FORME MNOGOGRANNIKOW I, SOOTWETSTWENNO, STAWITX ZADA^I POISKA KO\FFICIENTOW (xk) W (7) W WIi DE ZADA^ LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ. s U^ETOM \TOGO ZAME^ANIQ W x 3.3 PRIWODITSQ ODNA IZ REALIZACIJ METODA, W KOTOROJ PRI NAHOVDENII RE[ENIQ (xk) WSPOMOGATELXNOJ ZADA^I ISPOLXZU@TSQ PROCEi DURY OTSE^ENIJ ILI. kAVDAQ IZ PROCEDUR GARANTIRUET OTYS1 KANIE ZNA^ENIJ (xk) ZA KONE^NOE ^ISLO [AGOW. w x 3.3 PROWODITSQ i SRAWNENIE PREDLOVENNOGO METODA S IDEJNO BLIZKIMI IZWESTNYMI METODAMI WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, OTME^A@TSQ EGO PREIMU]ESTWA DLQ OPREDELENNYH TIPOW ZADA^ (2), (6). pRIWODQTSQ TAKVE REZULXTATY ^ISLENNOGO SRAWNENIQ NA TESTOWYH PRIMERAH NEKOTORYH ALGORITMOW METODA MEVDU SOBOJ I S METODOM USLOWNOGO GRADIENTA.

dALEE, DLQ ZADA^I (2) W xx 3.4, 3.5 PREDLAGA@TSQ PROEKCIONNYE ALGORITMY, W KOTORYH, ZADA^I PROEKTIROWANIQ MOGUT IMETX MENX[EE PO SRAWNENI@ S ISHODNOJ ZADA^EJ ^ISLO PEREMENNYH I OGRANI^ENIJ, I PROEKTIROWANIE WSPOMOGATELXNYH TO^EK MOVET OSU]ESTWLQTXSQ NA NEKOTORYE SPECIALXNO POSTROENNYE MNOGOGRANNYE MNOVESTWA. w x 3.PREDLAGA@TSQ DWA ALGORITMA DLQ ZADA^I (2), (6), W KOTORYH NAPRAWLENIQ sk IME@T WID (7), A KO\FFICIENTY (xk) OTYSKIWA@TSQ S POMOi ]X@ ODNOJ IZ DWUH ZADA^ PROEKTIROWANIQ GRADIENTA CELEWOJ FUNKCII NA NEKOTORYE MNOVESTWA Dk IZ LINEJNOGO MNOGOOBRAZIQ, OPREDELQEMOGO GRADIENTAMI fi (xk), i 2 Ik. kAK I W PREDYDU]IH ALGORITMAH, NAJDENNYE NAPRAWLENIQ ISPOLXZU@TSQ DLQ NAHOVDENIQ TO^KI vk, A PRIBLIVENIE xk+1 WYBIRAETSQ IZ USLOWIQ (3). dOKAZANY TEOREMA OPTIMALXNOSTI TO^KI xk I TEOREMY SHODIMOSTI METODOW, A TAKVE PRIWEDENA OCENKA IH SKOROSTI SHODIMOSTI. pOSKOLXKU ^ISLO NEIZWESTNYH W ZADA^AH POISKA sk ZAWISIT OT KOLI^ESTWA AKTIWNYH W TO^KE xk OGRANI^ENIJ, TO PRI m < n TAKIE ZADA^I PREDPO^TITELXNEE TRADICIONNOJ ZADA^I WYBORA NAPRAWLENIQ W METODE PROEKCII GRADIENTA. k TOMU VE, WTORAQ IZ WSPOMOGATELXNYH ZADA^ PROEKTIROWANIQ IMEET I MENX[EE ^ISLO OGRANI^ENIJ, A PRI Jk = ONA WOOB]E NE TREBUET RE[ENIQ.

nA SLU^AJ ZADANIQ OBLASTI D NELINEJNYMI FUNKCIQMI W x 3.PREDLAGA@TSQ MODIFIKACII \TIH ALGORITMOW. w MODIFIKACIQH NAPRAWLENIQ (7) NAHODQTSQ PUTEM PROEKTIROWANIQ GRADIENTA NE NA MNOVESTWA Dk, KAK W ISHODNYH ALGORITMAH, A NA APPROKSIMIRU@]IE IH MNOGOGRANNYE MNOVESTWA. mNOVESTWA S NEOBHODIMYM KA^ESTk k WOM APPROKSIMACII STROQTSQ ZA KONE^NOE ^ISLO [AGOW PROCEDURAMI OTSE^ENIJ IZ GL. 1.

iSPOLXZOWANIE PARAMETRIZOWANNYH NAPRAWLENIJ WOZMOVNO I W ALGORITMAH WTOROGO PORQDKA. w x 3.6 DLQ ZADA^I (2), (6) S SILXNO WYPUKLOJ CELEWOJ FUNKCIEJ PREDLAGAETSQ METOD, BLIZKIJ K OPISANNOMU WY[E ALGORITMU IZ x 2.6. w \TOM METODE PRI POSTROENII NAPRAWLENIJ sk KO\FFICIENTY (xk) W (7) OTYSKIWA@TSQ PUTEM MINIMIZACII i WSPOMOGATELXNYH WYPUKLYH KWADRATI^NYH FUNKCIJ OT PEREMENNYH P NA MNOVESTWAH Dk, ZADANNYH NERAWENSTWAMI fj(xk + fi0(xk)) i i i2Ik P 0; j 2 J, ILI fj(xk + fi0(xk)) 0; j 2 Jk. zATEM POLAGAETSQ i i2Ik vk = xk + sk; (8) k I TO^KA xk+1 WYBIRAETSQ SOGLASNO (3). sHODIMOSTX METODA OBESPE^IWAETSQ ZA S^ET RAZLI^NYH SPOSOBOW WYBORA [AGOW. nESMOTRQ NA k TO, ^TO W OPISANNOM METODE ZADA^I POISKA KO\FFICIENTOW W OPREDELENNYH SLU^AQH IME@T MENX[IE, ^EM, NAPRIMER, W METODE nX@TONA, RAZMERNOSTI, PRI ZADANII MNOVESTWA D W OB]EM WIDE ONI OSTA@TSQ DOSTATO^NO SLOVNY. w SWQZI S \TIM W x 3.7 PREDLAGAETSQ MODIFIKACIQ METODA, POZWOLQ@]AQ ISPOLXZOWATX W ZADA^AH WYBORA NAPRAWLENIQ WMESTO MNOVESTW Dk APPROKSIMIRU@]IE IH MNOGOGRANNYE MNOVESTWA IZ TEH VE LINEJNYH MNOGOOBRAZIJ, ^TO I Dk. tOGDA, NESMOTRQ k NA OB]IJ WID D, PROCEDURAMI OTSE^ENIJ IZ x 1.1 UDAETSQ POLU^ATX ISKOMYE KO\FFICIENTY (xk) W (7) S POMO]X@ ZADA^ KWADRATI^NOGO i PROGRAMMIROWANIQ. w xx 3.6, 3.7 PRIWODQTSQ OBOSNOWANIQ SHODIMOSTI METODA I EGO MODIFIKACII, OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI, A TAKVE REALIZACII \TIH METODOW.

w x 3.8 PREDLAGAETSQ I OBOSNOWYWAETSQ E]E ODIN ALGORITM RE[ENIQ ZADA^I (2), (6) S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI (7), KOTORYJ IDEJNO BLIZOK K METODU WOZMOVNYH NAPRAWLENIJ zOJTENDEJKA. eSLI W (2), (6) n > m, TO ZADA^A WYBORA NAPRAWLENIQ W POSTROENNOM ALGORITME WYGODNO OTLI^AETSQ OT TRADICIONNOJ ZADA^I zOJTENDEJKA PO ^ISLU PEREMENNYH I OGRANI^ENIJ. pRIBLIVENIE xk+1 STROITSQ ZDESX TAKVE NA OSNOWE PROMEVUTO^NOJ TO^KI IZ USLOWIQ (3).

w x 3.9 STROITSQ ALGORITM PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, OSNOWANNYJ NA IDEQH METODA LINEARIZACII I BLIZKIH K NEMU ALGORITMOW. w OTLI^IE OT \TIH METODOW PREDLAGAEMYJ ALGORITM ISPOLXZUET PARAMETRIZOWANNYE NAPRAWLENIQ (7), GDE KO\FFICIENTY NAHODQTSQ PUTEM RE[ENIQ ZADA^I KWADRATI^NOGO PROGRAMMIROWANIQ. oBOSNOWAN KRITERIJ OPTIMALXNOSTI ITERACIONNOJ TO^KI, DOKAZANA TEOREMA SHODIMOSTI. zAMETIM, ^TO, KAK I DRUGIE METODY GL. 2, 3, DANNYJ ALGORITM POZWOLQET ZA S^ET USLOWIQ (3) KOMBINIROWATX EGO S L@BYMI RELAKSACIONNYMI METODAMI, NE OBOSNOWYWAQ ZANOWO SHODIMOSTX SME[ANNYH ALGORITMOW.

~ETWERTAQ GLAWA POSWQ]ENA POSTROENI@ METODOW USLOWNOJ MINIMIZACII NEDIFFERENCIRUEMYH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ. mETODY DOPUSKA@T OPERACI@ ^ASTI^NOGO ILI POLNOGO POGRUVENIQ DOPUSTIMOGO MNOVESTWA W MNOGOGRANNIKI I PARAMETRI^ESKIJ SPOSOB PREDSTAWLENIQ NAPRAWLENIJ ITERACIONNOGO PEREHODA S CELX@ UPRO]ENIQ WSPOMOGATELXNYH ZADA^ WYBORA NAPRAWLENIJ. tAKIM OBRAZOM OBOSNOWYWAETSQ WOZMOVNOSTX ISPOLXZOWANIQ RAZRABOTANNYH WY[E PRINCIPOW APPROKSIMACII I PARAMETRIZACII W NEGLADKOM SLU^AE.

w x 4.1 STROQTSQ DWA RELAKSACIONNYH METODA RE[ENIQ ZADA^I (2) S DIFFERENCIRUEMOJ PO NAPRAWLENIQM STROGO PSEWDOWYPUKLOJ FUNKCIEJ f0(x). w PERWOM METODE NA k -OM [AGE WYBIRAETSQ KONE^NOE MNOVESTWO Pk NORMIROWANNYH OBOB]ENNO-OPORNYH DLQ FUNKCII f0(x) W TO^KE xk WEKTOROW, OTYSKIWAETSQ TO^KA xk 2 Dk = E(f0; D; xk), UDOWLETWORQ@]AQ NERAWENSTWU max hp; xk ? xki min max hp; x ? xki; (9) k p2Pk x2Dk p2Pk GDE 0 < 1, WEKTOR sk = xk ? xk ISPOLXZUETSQ W WIDE (8) k DLQ POSTROENIQ PROMEVUTO^NOJ TO^KI vk S USLOWIEM RELAKSACII, A PRIBLIVENIE xk+1 WYBIRAETSQ SOGLASNO (3).

wTOROJ METOD OTLI^AETSQ OT PERWOGO TEM, ^TO PRIMENQETSQ DLQ ZADA^I (2) S DOPOLNITELXNYM TREBOWANIEM K OBLASTI D, NO, W TO VE WREMQ, IMEET BOLEE [IROKIE WOZMOVNOSTI W WYBORE MNOVESTW Pk. a IMENNO, Pk STROQTSQ W NEM IZ OBOB]ENNO-OPORNYH DLQ f0(x) OTNOSITELXNO MNOVESTWA D WEKTOROW. dLQ METODOW DOKAZANO SLEDU@]EE UTWERVDENIE O SHODIMOSTI.

tEOREMA 3. pUSTX DLQ FUNKCII f0(x) I MNOVESTWA D WYPOLNQ@TSQ WYSKAZANNYE WY[E USLOWIQ, I MNOVESTWO E(f0; D; x0) OGRANI^ENO.

tOGDA DLQ POSLEDOWATELXNOSTI fxkg, POSTROENNOJ PERWYM IZ PREDLOVENNYH METODOW, SPRAWEDLIWO PREDELXNOE SOOTNO[ENIE lim f0(xk) = f0 : (10) k!eSLI MNOVESTWO D, KROME TOGO, STROGO WYPUKLO, TO DLQ POSLEDOWATELXNOSTI fxkg, POSTROENNOJ PO WTOROMU METODU, TAKVE WYPOLNQETSQ RAWENSTWO (10).

pRIWODITSQ OCENKA SKOROSTI SHODIMOSTI METODOW. uSLOWIE (9) POZWOLQET STROITX TAKIE REALIZACII METODOW, GDE DLQ OTYSKANIQ xk MOVNO ISPOLXZOWATX ALGORITMY R2, R3 IZ x 1.3, OSNOWANNYE NA PROCEDURE OTSE^ENIJ, W KOTOROJ G = Dk, y = xk, P = Pk. pRI WYBORE W NIH MNOVESTWA M0 W WIDE MNOGOGRANNIKA ISKOMAQ TO^KA NAHODITSQ KAK xk = yi S POMO]X@ RE[ENIQ KONE^NOGO ^ISLA ZADA^ LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ.

rAZWITYJ W GL. 3 PODHOD S PARAMETRIZACIEJ NAPRAWLENIJ RASPROSTRANQETSQ DALEE NA ALGORITMY USLOWNOJ MINIMIZACII NEGLADKOJ PSEWDOWYPUKLOJ FUNKCII MAKSIMUMA. w x 4.2 STAWITSQ ZADA^A (2), GDE f0(x) = max fi(x), D = fx 2 Rn : fi(x) 0; i 2 J2g, FUNKCII i2Jfi(x), i 2 J, PSEWDOWYPUKLY I NEPRERYWNO DIFFERENCIRUEMY W Rn, A MNOVESTWA INDEKSOW J1; J2 TAKOWY, ^TO J1 =, J1 [ J2 = J, J1 \ J2 =, dLQ EE RE[ENIQ PREDLAGAETSQ METOD, W KOTOROM NAPRAWLENIE SPUSKA NA KAVDOM [AGE STROITSQ KAK LINEJNAQ KOMBINACIQ GRADIENTOW AKTIWNYH FUNKCIJ, ZADA@]IH CELEWU@ FUNKCI@ f0(x) I OBLASTX D, T.

P k k E. W WIDE sk = ? fi (xk). kO\FFICIENTY NAHODQTSQ PUTEM i i i2J(xk;"k) P 0 RE[ENIQ SISTEMY hfj(xk); fi (xk)i, j 2 J(xk; "k), 0, i k i i2J(xk;"k) P i 2 J(xk; "k), = 1 PRI NEKOTORYH POLOVITELXNYH "k,, ILI i k i2J(xk;"k) RE[ENIEM ZADA^I LINEJNOGO PROGRAMMIROWANIQ. zATEM WY^ISLQETSQ TO^KA vk SOGLASNO (8) I PRIBLIVENIE xk+1 IZ USLOWIQ (3). pRI NEKOTORYH USLOWIQH WYBORA ^ISEL "k,, DOKAZANA SHODIMOSTX METODA.

k k pOLU^ENY OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI, OPISANY ALGORITMY METODA.

zA S^ET PARAMETRI^ESKOGO PREDSTAWLENIQ NAPRAWLENIJ \TI ALGORITMY IME@T OPREDELENNYE PREIMU]ESTWA PERED RQDOM IZWESTNYH METODOW NAHOVDENIQ DISKRETNOGO MINIMAKSA W SLU^AE, KOGDA OB]EE ^ISLO FUNKCIJ, OPREDELQ@]IH ISHODNU@ ZADA^U, SU]ESTWENNO MENX[E n.

iSPOLXZOWANNYJ W x 4.2 PODHOD MOVNO PERENESTI I NA TE METODY, W KOTORYH MINIMAKSNYMI QWLQ@TSQ WSPOMOGATELXNYE ZADA^I POSTROENIQ ITERACIONNYH TO^EK ILI NAPRAWLENIJ PEREHODA. w x 4.3 NA PRIMERE ODNOGO ALGORITMA RE[ENIQ ZADA^I (2), (6) POKAZYWAETSQ, KAKIM OBRAZOM IDEQ PARAMETRIZACII NAPRAWLENIJ MOVET PRIMENQTXSQ W METODAH CENTROW. w PREDLAGAEMOM ALGORITME NA k -OM [AGE STROITSQ WSPOMOGATELXNAQ FUNKCIQ MAKSIMUMA Fk(x) NA OSNOWE IZMENENNOJ CELEWOJ FUNKCII I FUNKCIJ OGRANI^ENIJ ISHODNOJ ZADA^I. w TO^KE xk NAHODITSQ NAPRAWLENIE sk W WIDE LINEJNOJ KOMBINACII AKTIWNYH GRADIENTOW FUNKCII Fk(x). zATEM PO NAPRAWLENI@ sk IZ TO^KI xk PROIZWODITSQ SPUSK W TO^KU vk S LU^[IM ZNA^ENIEM FUNKCII Fk(x), A PRIBLIVENIE xk+1 NAHODITSQ IZ USLOWIQ Fk(xk+1) Fk(vk). s ISPOLXZOWANIEM METODIKI w. f. dEMXQNOWA I METODIKI x 4.2 DOKAZANA SHODIMOSTX ALGORITMA. oBSUVDA@TSQ EGO REALIZACII I PREIMU]ESTWA PERED NEKOTORYMI METODAMI CENTROW DLQ OPREDELENNOGO TIPA ZADA^.

pQTAQ GLAWA DISSERTACII POSWQ]ENA POSTROENI@ METODOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII GLADKIH PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ I ISSLEDOWANI@ IH USTOJ^IWOSTI.

w x 5.1 DLQ ZADA^I minff0(x) j x 2 Rng (11) S PSEWDOWYPUKLOJ NEPRERYWNO DIFFERENCIRUEMOJ CELEWOJ FUNKCIEJ STROITSQ OB]IJ METOD, W KOTOROM PEREHOD OT TO^EK xk K PROMEVUTO^NYM TO^KAM vk PROISHODIT W NEKOTORYH LINEJNYH MNOGOOBRAZIQH M(xk), A ZATEM PRIBLIVENIE xk+1 2 Rn WYBIRAETSQ SOGLASNO USLOWI@ (3). nA k -OM [AGE \TOGO METODA wYBIRAETSQ WEKTOR rk 2 Rn I ^ISLO "k 0 TAK, ^TOBY k rk k "k I gk = f0(xk) + rk = 0. zADAETSQ NEPUSTOE PODMNOVESTWO INDEKSOW Hk H = f1; :::; ng, WYBIRA@TSQ WEKTORY hk, i 2 Hk, TAK, ^TOBY WEKTOR gk BYL IH LINEJNOJ KOMBINACIEJ, I i STROITSQ LINEJNOE MNOGOOBRAZIE P M(xk) = fx 2 Rn : x = xk + hk; 8 2 R1g:

i i i i2Hk dALEE, OTYSKIWAETSQ TAKAQ TO^KA vk 2 M(xk), ^TO f0(vk) !k + ; 0; LIBO f0(vk) (1 ? )f0(xk) + !k; 0 < 1;

k k k k k GDE !k = min f0(x), U (xk) = fx 2 Rn : x = xk + gk; 2 R1g. pRIx2U(xk) BLIVENIE xk+1 2 Rn, KAK UVE OTME^ENO, WYBIRAETSQ IZ USLOWIQ (3).

dOKAZANO, ^TO PRI "k " < 1 8k, ! 0; k ! 1, I DOPOLNIk 0 TELXNOM USLOWII hf0(xk); rki ? k f0(xk) k, 0 < 1 NA WEKTORA rk DLQ POSLEDOWATELXNOSTI fxkg, POSTROENNOJ \TIM METODOM, WYPOLNQETSQ RAWENSTWO (10). kROME TOGO, DOKAZANY E]E DWE TEOREMY SHODIMOSTI METODA PRI DRUGIH USLOWIQH WYBORA ^ISEL I TO^EK vk. pOLU^ENY k OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI METODA DLQ PSEWDOWYPUKLYH I SILXNO WYPUKLYH FUNKCIJ f0(x).

oTMETIM, ^TO RAZMERNOSTI MNOGOOBRAZIJ M(xk) ZADA@TSQ NA KAVDOM [AGE PROIZWOLXNO OT 1 DO n. zA S^ET BOLX[OJ SWOBODY W WYBORE MNOVESTW M(xk), WSPOMOGATELXNYH TO^EK vk I PRIBLIVENIJ xk+1 METOD DOPUSKAET ZNA^ITELXNOE ^ISLO REALIZACIJ, KOTORYE PRIWODQTSQ W x 5.2. sREDI NIH { IZWESTNYE ALGORITMY WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, IH MODIFIKACII I NOWYE ALGORITMY MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ. k IZWESTNYM ALGORITMAM, KOTORYE QWLQ@TSQ REALIZACIQMI PREDLOVENNOGO METODA, OTNOSQTSQ METODY NAISKOREJ[EGO SPUSKA, POKOORDINATNOGO SPUSKA, OBOB]ENNYJ METOD GRADIENTNOGO SPUSKA, METOD IZMENENIQ MAS[TABOW, METOD nX@TONA S REGULIROWKOJ [AGA, KWAZINX@TONOWSKIE ALGORITMY, WARIANTY METODA SOPRQVENNYH GRADIENTOW I MNOGIE DRUGIE. dLQ KAVDOGO IZ \TIH METODOW, A TAKVE DLQ WSEH PREDLAGAEMYH NOWYH ALGORITMOW W x 5.2 DOKAZYWAETSQ WYPOLNENIE TEH ILI INYH USLOWIJ TEOREM SHODIMOSTI OB]EGO METODA I TEOREM, KASA@]IHSQ OCENOK EGO SKOROSTI SHODIMOSTI. tEM SAMYM DLQ MNOGIH ISSLEDUEMYH W x 5.2 METODOW WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ I NOWYH ALGORITMOW OBOSNOWYWAETSQ WOZMOVNOSTX IH ISPOLXZOWANIQ DLQ ZADA^I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ (11) I DOKAZYWA@TSQ OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI DLQ PSEWDOWYPUKLYH I SILXNO WYPUKLYH FUNKCIJ. tAKIM OBRAZOM, PREDLOVENNYJ W x 5.1 PODHOD K RAZRABOTKE METODOW RE[ENIQ ZADA^I (11) POZWOLQET STROITX NOWYE ODNO[AGOWYE I MNOGO[AGOWYE ALGORITMY S PRAKTI^ESKI PROIZWOLXNYMI PROCEDURAMI OBNOWLENIQ, MODIFICIROWATX IZWESTNYE METODY, RAS[IRQQ IH WOZMOVNOSTI W WYBORE NAPRAWLENIJ I [AGOWYH MNOVITELEJ, A TAKVE PO EDINOJ METODIKE ISSLEDOWATX SHODIMOSTX METODOW I POLU^ATX OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI. kROME TOGO, POSKOLXKU PROCESS OTYSKANIQ PRIBLIVENIQ xk+1 IZ USLOWIQ (3) W METODE NE KONKRETIZIROWAN, TO ZA S^ET ^EREDOWANIQ RAZLI^NYH SPOSOBOW POSTROENIQ TO^EK vk I xk+1 MOVNO POLU^ATX WSEWOZMOVNYE SME[ANNYE ALGORITMY NA OSNOWE IZWESTNYH I NOWYH METODOW BEZ DOPOLNITELXNOGO OBOSNOWANIQ IH SHODIMOSTI.

w OTDELXNYJ PARAGRAF (x 5.3) WYDELENY E]E DWA ALGORITMA RE[ENIQ ZADA^I (11), KOTORYE IDEJNO BLIZKI K OB]EMU METODU IZ x 5.1, NO FORMALXNO W NEGO NE WKLADYWA@TSQ I POTOMU OBOSNOWYWA@TSQ PO DRUGOJ METODIKE. |TI ALGORITMY UMESTNO OTNESTI K KLASSU METODOW SPUSKA PO GRUPPAM PEREMENNYH. w x 5.3 PREDLAGA@TSQ DWA KRITERIQ OTBORA GRUPP PEREMENNYH, U^ASTWU@]IH W ITERACIONNYH PEREHODAH.

oDIN IZ \TIH KRITERIEW WYGLQDIT SLEDU@]IM OBRAZOM. pODMNOVESTWO Hk H = f1; :::; ng NOMEROW PEREMENNYH, PO KOTORYM PROIZWODITSQ SPUSK NA k -OM [AGE WYBIRAETSQ IZ USLOWIQ P P @f0(xk) @f0(xk) k, @ i i2Hk @ i i2H GDE 0 < 1. oBA PREDLAGAEMYH KRITERIQ, WO-PERWYH, PROSTY k DLQ PROWERKI, WO-WTORYH, GARANTIRU@T SHODIMOSTX METODOW UKAZANNOGO KLASSA, I W-TRETXIH, POZWOLQ@T WYBIRATX NA KAVDOM [AGE ^ISLO PEREMENNYH, WHODQ]IH W \TI GRUPPY, L@BYM OT 1 DO n, T. E. PROIZWODITX PEREHOD W PODPROSTRANSTWAH L@BOJ RAZMERNOSTI. nA BAZE \TIH KRITERIEW I STROQTSQ UPOMQNUTYE ALGORITMY SPUSKA PO GRUPPAM PEREMENNYH. w TOM VE x 5.3 DOKAZYWA@TSQ TEOREMY IH SHODIMOSTI, OBOSNOWYWA@TSQ OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI DLQ PSEWDOWYPUKLOJ I SILXNO WYPUKLOJ FUNKCII, OPISYWA@TSQ REALIZACII. sREDI \TIH REALIZACIJ ESTX IZWESTNYE METODY WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ, KOTORYE, BLAGODARQ DOKAZANNYM W x 5.3 TEOREMAM, MOGUT ISPOLXZOWATXSQ PRI RE[ENII BOLEE OB]IH ZADA^ PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. kAK I W NEKOTORYH IZWESTNYH \WRISTI^ESKIH METODAH, W PREDLAGAEMYH ZDESX ALGORITMAH DOPUSTIMO ^EREDOWANIE [AGOW W PODPROSTRANSTWAH BYSTRYH I MEDLENNYH PEREMENNYH, PRI^EM, RAZMERNOSTI \TIH PODPROSTRANSTW MOVNO ZADAWATX ZARANEE NA KAVDOJ ITERACII. zA S^ET USLOWIQ (3) WYBORA TO^EK xk+1 ALGORITMY DOPUSKA@T IH KOMBINIROWANIE S DRUGIMI METODAMI IZ \TOGO VE ILI DRUGOGO KLASSA.

sLEDU@]IE TRI PARAGRAFA GLAWY POSWQ]ENY ISSLEDOWANI@ USTOJ^IWOSTI ALGORITMOW RE[ENIQ ZADA^I (11) K O[IBKAM WY^ISLENIQ GRADIENTOW. uSTOJ^IWOSTX W TOM ILI INOM SMYSLE METODOW WYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ IZU^AETSQ WO MNOGIH RABOTAH, NO ISPOLXZUEMYE TAM PODHODY W BOLX[INSTWE SLU^AEW OPIRA@TSQ NA TO, ^TO ISSLEDUEMYE METODY PRIMENQ@TSQ DLQ MINIMIZACII WYPUKLYH, A NE PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ. pREDLAGAEMYJ ZDESX PODHOD POZWOLQET ISSLEDOWATX USTOJ^IWOSTX W UKAZANNOM SMYSLE METODOW KAK WYPUKLOGO, TAK I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ. |TOT PODHOD OSNOWYWAETSQ NA RAZRABOTANNOJ W x 5.4 OB]EJ SHEME RE[ENIQ ZADA^I (11), W KOTOROJ ZALOVENA WOZMOVNOSTX NETO^NOGO WY^ISLENIQ GRADIENTOW CELEWOJ FUNKCII W ITERACIONNYH TO^KAH. pOSKOLXKU SHODIMOSTX I OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI DOKAZYWA@TSQ DLQ SHEMY S U^ETOM POGRE[NOSTEJ WY^ISLENIJ, TO TEM SAMYM OBOSNOWYWAETSQ USTOJ^IWOSTX TEH ALGORITMOW, KOTORYE WKLADYWA@TSQ W \TU SHEMU I W KOTORYH POGRE[NOSTI WY^ISLENIQ GRADIENTOW UDOWLETWORQ@T TEM VE USLOWIQM, ^TO I W OB]EJ SHEME. pREDLAGAEMAQ SHEMA BLIZKA K METODU IZ x 5.1. iTERACIONNYE PEREHODY W NEJ TOVE OSU]ESTWLQ@TSQ W NEKOTORYH LINEJNYH MNOGOOBRAZIQH M(xk), NO POSTROENNYH S ISPOLXZOWANIEM NETO^NO WY^ISLENNYH GRADIENTOW. zA S^ET OPREDELENNOJ SWOBODY W WYBORE MNOGOOBRAZIJ M(xk) SHEMA DOPUSKAET RAZLI^NYE REALIZACII, SREDI KOTORYH { IZWESTNYE I NOWYE ALGORITMY. w xx 5.5, 5.6 DLQ \TIH ALGORITMOW NA OSNOWE SFORMULIROWANNOGO WY[E PRINCIPA ISSLEDUETSQ IH USTOJ^IWOSTX W UKAZANNOM SMYSLE. pRI \TOM PRIHODITSQ DOKAZYWATX, ^TO KAVDYJ IZ ALGORITMOW QWLQETSQ ^ASTNYM SLU^AEM OB]EJ SHEMY. w UKAZANNYH PARAGRAFAH ISSLEDOWANY NA USTOJ^IWOSTX METOD OBOB]ENNOGO GRADIENTNOGO SPUSKA, TAK NAZYWAEMYJ NELINEJNYJ METOD, METODY POKOORDINATNOGO SPUSKA I nX@TONA, KWAZINX@TONOWSKIE ALGORITMY, METOD MNOGOPARAMETRI^ESKOGO POISKA, A TAKVE MNOGIE DRUGIE IZWESTNYE I NOWYE ODNO[AGOWYE I MNOGO[AGOWYE ALGORITMY. oTMETIM, ^TO DLQ MNOGIH ISSLEDOWANNYH ALGORITMOW SPRAWEDLIWY OCENKI SKOROSTI SHODIMOSTI OB]EJ SHEMY, POLU^ENNYE S U^ETOM POGRE[NOSTEJ WY^ISLENIQ GRADIENTOW, DLQ PSEWDOWYPUKLYH I SILXNO WYPUKLYH FUNKCIJ.

zAKL@^ITELXNAQ [ESTAQ GLAWA DISSERTACII POSWQ]ENA RAZRABOTKE METODOW RE[ENIQ ZADA^ PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ SPECIALXNOGO WIDA, A TAKVE RE[ENI@ NEKOTORYH PRIKLADNYH ZADA^ PROEKTIROWANIQ TEHNI^ESKIH SISTEM POSTROENNYMI W DANNOJ RABOTE ALGORITMAMI.

zA^ASTU@ PRAKTI^ESKIE OPTIMIZACIONNYE ZADA^I WIDA (2) OBLADA@T SPECIFI^ESKOJ STRUKTUROJ ZA S^ET OSOBENNOSTEJ ZADANIQ CELEWOJ FUNKCII ILI DOPUSTIMOGO MNOVESTWA. w GL. 6 PRIWEDENY SOOTWETSTWU@]IE PRIMERY I SSYLKI. oDNOJ IZ TAKIH OSOBENNOSTEJ MOVNO S^ITATX ZADANIE OBLASTI D W (2) W WIDE PRQMOGO PROIZWEDENIQ WYPUKLYH ZAMKNUTYH MNOVESTW Di, i = 1; :::; m, IZ PROSTRANSTW Rni, WOOB]E GOWORQ, RAZLI^NYH RAZMERNOSTEJ. w x 6.1 STROQTSQ DWA METODA MINIMIZACII GLADKOJ PSEWDOWYPUKLOJ FUNKCII NA MNOVESTWE UKAZANNOGO WIDA. mETODY HARAKTERNY TEM, ^TO NA KAVDOM [AGE ITERACIONNYJ PEREHOD PRI VELANII MOVET PROIZWODITXSQ W NIH LI[X PO ^ASTI PEREMENNYH ZADA^I. w DISSERTACII PREDLAGAETSQ OTLI^NYJ OT IZWESTNYH PRINCIP WYBORA GRUPP PEREMENNYH, PO KOTORYM PROIZWODITSQ SPUSK NA KAVDOM [AGE. fORMIROWANIE \TIH GRUPP PROISHODIT W REZULXTATE RE[ENIQ m WSPOMOGATELXNYH ZADA^ MINIMIZACII NEKOTORYH WSPOMOGATELXNYH FUNKCIJ NA MNOVESTWAH Di. pOSTROENNYE NA OSNOWE PREDLOVENNOGO PRINCIPA METODY OTLI^A@TSQ DRUG OT DRUGA TEM, ^TO SPUSK NA k -OM [AGE W WYBRANNOM PODPROSTRANSTWE PROISHODIT LIBO PO KONKRETNYM NAPRAWLENIQM, LIBO S BOLX[OJ DOLEJ SWOBODY, PRIWLEKAQ L@BYE RELAKSACIONNYE PROCEDURY. zALOVENNYJ W METODAH KRITERIJ WYBORA GRUPP PEREMENNYH GARANTIRUET IH SHODIMOSTX, POZWOLQET ZARANEE ZADAWATX VELATELXNU@ RAZMERNOSTX PODPROSTRANSTW, W KOTORYH PROIZWODITSQ SPUSK, DAET WOZMOVNOSTX POSTROENIQ RAZLI^NYH REALIZACIJ. oTMETIM, ^TO PREDLOVENNYE METODY MOVNO KOMBINIROWATX S DRUGIMI ALGORITMAMI, A RE[ENIE ZADA^ MINIMIZACII WSPOMOGATELXNYH FUNKCIJ NA MNOVESTWAH Di MOVNO PROWODITX ODNOWREMENNO NA MNOGOPROCESSORNYH |wm.

w x 6.2 STAWITSQ E]E ODNA ZADA^A minfF(x) j x 2 Dg SPECIALXNOGO WIDA. fUNKCIQ F(x) PREDSTAWLQET SOBOJ FUNKCI@ MAKSIMUMA, HARAKTERNU@ TEM, ^TO KAVDAQ IZ SOSTAWLQ@]IH EE NEPRERYWNYH FUNKCIJ fi(xi), i = 1; :::; m, ZAWISIT OT PEREMENNYH xi 2 Rni, NE SWQZANNYH S PEREMENNYMI OSTALXNYH FUNKCIJ, A OBLASTX D, KAK I W x 6.1, ZADANA W WIDE PRQMOGO PROIZWEDENIQ WYPUKLYH ZAMKNUTYH MNOVESTW Di Rni.

dLQ POSTAWLENNOJ ZADA^I STROITSQ I OBOSNOWYWAETSQ METOD, KOTORYJ TAKVE MOVNO OTNESTI K ALGORITMAM SPUSKA PO GRUPPAM PEREMENNYH.

pEREHOD IZ TEKU]EJ ITERACIONNOJ TO^KI xk = (xk; :::; xk ), xk 2 Di, 1 m i PROIZWODITSQ W METODE LI[X PO TEM PEREMENNYM xi, DLQ KOTORYH SOOTWETSTWU@]IE FUNKCII fi(xi) QWLQ@TSQ AKTIWNYMI W TO^KE xk. sPUSK PO WYBRANNYM PEREMENNYM xi PROIZWODITSQ W OBLASTQH Di S PRIWLE^ENIEM L@BYH, WOOB]E GOWORQ RAZLI^NYH, SHODQ]IHSQ ALGORITMOW.

w x 6.3 PREDLAGAETSQ ODIN METOD SUBGRADIENTNOGO TIPA DLQ ZADA^I OTYSKANIQ SEDLOWYH TO^EK WYPUKLO - WOGNUTYH FUNKCIJ. dLQ POSTROENNOJ \TIM METODOM POSLEDOWATELXNOSTI PRIBLIVENIJ DOKAZYWAETSQ SHODIMOSTX PO FUNKCIONALU BEZ PREDPOLOVENIQ OB USTOJ^IWOSTI MNOVESTWA RE[ENIJ.

w ZAKL@^ITELXNOM PARAGRAFE GLAWY 6 PRIWODQTSQ PRIMERY ISPOLXZOWANIQ NEKOTORYH IZ PREDLOVENNYH W DISSERTACII METODOW DLQ RE[ENIQ PRIKLADNYH ZADA^. w RAMKAH DOGOWOROW MEVDU kAZANSKIM GOSUDARSTWENNYM UNIWERSITETOM I ROSSIJSKIMI PREDPRIQTIQMI, SWQZANNYMI S PROEKTIROWANIEM TEHNI^ESKIH SISTEM, W TE^ENIE RQDA LET S U^ASTIEM AWTORA STAWILISX I RE[ALISX OPTIMIZACIONNYE ZADA^I SINTEZA RADIO\LEKTRONNYH SISTEM I IH OTDELXNYH PODSISTEM. nEKOTORYE IZ ZADA^ OPISANY W x 6.4 I RE[ENY S PRIMENENIEM RAZRABOTANNYH ZDESX ALGORITMOW.

pUBLIKACII 1. zABOTIN i. q. o METODAH BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII FUNKCII, ISPOLXZU@]IH SIMPLEKS // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. { kAZANX: iZD WO kgu, 1979. { wYP. 7. { s. 55 { 64.

2. zABOTIN i. q. k WOPROSU O WYBORE NAPRAWLENIJ SPUSKA W ZADA^AH BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII FUNKCIJ // iSSLED. PO PRIKL. MATEM.

{ kAZANX: iZD - WO kgu, 1981. { wYP. 9. { s. 37 { 42.

3. zABOTIN i. q. oB ODNOM METODE TIPA USLOWNOGO GRADIENTA S ^ASTI^NYM POGRUVENIEM DOPUSTIMOGO MNOVESTWA // sISTEMY PROGRAMMNOGO OBESPE^ENIQ RE[ENIQ ZADA^ OPTIMALXNOGO PLANIROWANIQ. tEZ.

DOKL. 7 wSESO@Z. SIMP. (nARWA - jY\SUU, 16 - 24 APR. 1982 G.) { m.:

c|mi an sssr, 1982. { s. 132.

4. zABOTIN i. q. o METODAH BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII FUNKCIJ S NAILU^[IMI OTNOSITELXNO MNOVESTWA NAPRAWLENIQMI SPUSKA // iZW.

WUZOW. mATEMATIKA. { 1982. { N 7. { s. 11 { 16.

5. zABOTIN i. q. oDIN WARIANT METODA nX@TONA S POGRUVENIEM DOPUSTIMOGO MNOVESTWA. { kAZANX, kgu, 1983. { 11 S. { dEP. W winiti 20.01.83, N 353 - 83.

6. zABOTIN i. q. iTERATIWNAQ REGULQRIZACIQ METODA USLOWNOGO GRADIENTA S POGRUVENIEM DOPUSTIMOGO MNOVESTWA. { kAZANX, kgu, 1983. { 15 S. { dEP. W winiti 16.02.83., N 852 - 83.

7. zABOTIN i. q., kOB^IKOW a. w., kREJNIN m. i., lQMIN e. w.

sTATISTI^ESKIJ METOD PROEKTIROWANIQ INFORMACIONNO - UPRAWLQ@]IH SISTEM // sTATISTI^ESKIE METODY ISSLEDOWANIQ FUNKCIONIROWANIQ SLOVNYH TEHNI^ESKIH SISTEM (KA^ESTWO, \FFEKTIWNOSTX, NADEVNOSTX). mATERIALY wSESO@Z. NAU^. - PRAKTI^. SEM. (mOSKWA, 24 - MAQ 1983 G.) { m.: m|si, 1983. { ~. 1. { s. 212 { 213.

8. zABOTIN i. q. mETOD OBOB]ENNO - OPORNYH GIPERPLOSKOSTEJ DLQ RE[ENIQ ZADA^I MATEMATI^ESKOGO PROGRAMMIROWANIQ. { kAZANX, kgu, 1982. { dEP. W winiti 25.08.83., N 4633 - 83. { s. 19 { 28.

9. zABOTIN i. q., bOGLAEWSKIJ o. w. o NERELAKSACIONNOM PROCESSE W METODE MINIMIZACII FUNKCIJ S ^ASTI^NYM POGRUVENIEM DOPUSTIMOGO MNOVESTWA. { kAZANX, kgu, 1982. { dEP. W winiti 25.08.83., N 4633 - 83. { s. 29 { 34.

10. zABOTIN i. q., kORABLEW a. i. mETOD USLOWNOGO " - SUBGRADIENTA // iZW. WUZOW. mATEMATIKA. { 1983. { N 9. { s. 22 { 26.

11. zABOTIN i. q. mETOD TIPA PROEKCII GRADIENTA, ISPOLXZU@]IJ POGRUVENIE DOPUSTIMOGO MNOVESTWA // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1984. { wYP. 11, ^ASTX 1. { s. 3 { 11.

12. zABOTIN i. q., lQMIN e. w. oB ODNOM WARIANTE METODA USLOWNOGO GRADIENTA // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1984. { wYP. 11, ^ASTX 1. { s. 11 { 23.

13. zABOTIN i. q., kOB^IKOW a. w., lQMIN e. w. pRIMENENIE ODNOGO WARIANTA METODA USLOWNOGO GRADIENTA DLQ ^ISLENNOGO RE[ENIQ ZADA^I SINTEZA INFORMACIONNO-UPRAWLQ@]EJ SISTEMY // pRIEM I OBRABOTKA INFORMACII W SLOVNYH INFORMACIONNYH SISTEMAH. { kAZANX:

iZD - WO kgu, 1984. { wYP. 14. { s. 27 { 34.

14. zABOTIN i. q., kORABLEW a. i. mETOD USLOWNOGO " - SUBGRADIENTA DLQ MINIMIZACII KWAZIWYPUKLYH FUNKCIJ // pROBLEMY TEORETI^ESKOJ KIBERNETIKI. mATERIALY 7 wSESO@Z. KONF. { iRKUTSK, 1985.

{ ~. 2. { s. 64 { 65.

15. zABOTIN i. q., kREJNIN m. i. rELAKSACIONNYJ SUBGRADIENTNYJ METOD MINIMIZACII STROGO WYPUKLYH FUNKCIJ // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1987. { wYP. 14. { s. 34 { 42.

16. zABOTIN i. q., kOB^IKOW a. w. wYBOR OPTIMALXNYH WREMEN FUNKCIONIROWANIQ PODSISTEM W INFORMACIONNO - UPRAWLQ@]IH SISTEMAH // pRIEM I OBRABOTKA INFORMACII W SLOVNYH INFORMACIONNYH SISTEMAH. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1987. { wYP. 16. { s. 10 { 19.

17. zABOTIN i. q. o MINIMIZACII FUNKCII MAKSIMUMA S RAZDELQ@]IMISQ PEREMENNYMI // pROBLEMY TEORETI^ESKOJ KIBERNETIKI. tEZ.

DOKL. 8 wSESO@Z. KONF. (I@LX, 1988) { gORXKIJ, 1988. { ~. 1. { s. 119.

18. zABOTIN i. q. sUBGRADIENTNYJ METOD OTYSKANIQ SEDLOWOJ TO^KI WYPUKLO - WOGNUTOJ FUNKCII // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. { kAZANX:

iZD - WO kgu, 1988. { wYP. 15. { s. 6 { 12.

19. zABOTIN i. q. o DWUH DEKOMPOZICIONNYH METODAH TIPA KOORDINATNOGO SPUSKA // mETODY MATEMATI^. PROGRAMMIROWANIQ I PROGRAMMNOE OBESPE^ENIE. tEZ. DOKL. 6 NAU^. KONF. (sWERDLOWSK, 27 FEWR.

{ 3 MARTA 1989 G.) { sWERDLOWSK: uRo an sssr, 1989. { s. 94.

20. zABOTIN i. q. o DEKOMPOZICIONNYH METODAH RE[ENIQ NEKOTORYH \KSTREMALXNYH ZADA^ // mETODY OPTIMIZACII I IH PRILOVENIQ.

mATERIALY mEVDUNAR. bAJKALXSKOJ [KOLY - SEMINARA (iRKUTSK, { 19 SENT. 1989 G.) { iRKUTSK: s|i so an sssr, 1989. { s. 95.

21. zABOTIN i. q. o MINIMIZACII FUNKCII MAKSIMUMA SPECIALXNOGO WIDA // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1989.

{ wYP. 16. { s. 101 { 108.

22. zABOTIN i. q. o DWUH DEKOMPOZICIONNYH METODAH USLOWNOJ MINIMIZACII FUNKCIJ // sISTEMY PROGRAMMNOGO OBESPE^ENIQ RE[ENIQ ZADA^ OPTIMALXNOGO PLANIROWANIQ. tEZ. DOKL. 11 wSESO@Z. SIMP.

(kOSTROMA, 21 { 29 MAQ 1990 G.) { m: c|mi an sssr, 1990. { s. 22.

23. zABOTIN i. q., kOB^IKOW a. w. o WYBORE OPTIMALXNYH SOOTNO[ENIJ MEVDU MASSAMI BLOKOW RADIO\LEKTRONNOJ SISTEMY // pRIEM I OBRABOTKA INFORMACII W SLOVNYH INFORMACIONNYH SISTEMAH. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1990. { wYP. 18. { s. 64 { 70.

24. zABOTIN i. q., kOB^IKOW a. w., pIL@GIN a. g. o WYBORE OPTIMALXNOGO ^ISLA RADIOLOKACIONNYH STANCIJ W MNOGOPOZICIONNYH RADIO\LEKTRONNYH SISTEMAH // pRIEM I OBRABOTKA INFORMACII W SLOVNYH INFORMACIONNYH SISTEMAH. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1990. { wYP.

18. { s. 70 { 75.

25. zABOTIN i. q., kOB^IKOW a. w. o REALIZACIQH NEKOTORYH METODOW, PRIMENQEMYH PRI RE[ENII OPTIMIZACIONNYH ZADA^ PROEKTIROWANIQ // aWTOMATIKA I TELEMEHANIKA. { 1991. { N 1. { s. 169 { 172.

26. zABOTIN i. q. mETODY SPUSKA PO GRUPPAM PEREMENNYH DLQ USLOWNOJ MINIMIZACII FUNKCIJ // pROBLEMY TEORETI^ESKOJ KIBERNETIKI. tEZ. DOKL. 11 wSESO@Z. KONF. (SENTQBRX, 1990) { wOLGOGRAD, 1990. { ~. 1(2). { s. 26.

27. zABOTIN i. q. o NEKOTORYH METODAH SPUSKA PO GRUPPAM PEREMENNYH // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. { kAZANX: iZD - WO kgu, 1992. { wYP. 19. { s. 24 { 33.

28. zABOTIN i. q. mETODY SPUSKA PO GRUPPAM PEREMENNYH DLQ ODNOGO KLASSA ZADA^ USLOWNOJ MINIMIZACII // iSSLED. PO PRIKL. MATEM.

{ kAZANX: iZD - WO kgu, 1992. { wYP. 18. { s. 48 { 59.

29. zABOTIN i. q. aLGORITMY S KOMBINIROWANIEM AKTIWNYH GRADIENTOW DLQ OTYSKANIQ USLOWNOGO MINIMAKSA // iZW. WUZOW. mATEMATIKA. { 1993. { N 12. { s. 52 { 58.

30. zABOTIN i. q. mETOD MINIMIZACII S WYBOROM NAPRAWLENIJ W WIDE KOMBINACII AKTIWNYH GRADIENTOW // mATEMATI^. PROGRAMMIROWANIE I PRILOVENIQ. tEZ. DOKL. 9 wSEROS. KONF. (eKATERINBURG, FEWR. { 3 MAR. 1995 G.) { eKATERINBURG, 1995. { s. 98.

31. zABOTIN i. q., kNQZEW e. a. oB ODNOM WARIANTE METODA CENTROW S ADAPTACIEJ PARAMETRA // mATEMATI^. PROGRAMMIROWANIE I PRILOVENIQ. tEZ. DOKL. 9 wSEROS. KONF. (eKATERINBURG, 27 FEWR. { 3 MAR.

1995 G.) { eKATERINBURG, 1995. { s. 99.

32. zABOTIN i. q., kNQZEW e. a. o NEKOTORYH WARIANTAH PARAMETRIZOWANNOGO METODA CENTROW // mETODY OPTIMIZACII I IH PRILOVENIQ.

mATERIALY 10 bAJKALXSKOJ mEVDUNAR. [KOLY - SEMINARA (iRKUTSK, 14 { 19 AWG. 1995 G.) { iRKUTSK, 1995. { s. 99.

33. zABOTIN i. q., kNQZEW e. a. wARIANT PARAMETRIZOWANNOGO METODA CENTROW // iZW. WUZOW. mATEMATIKA. { 1995. { N 12. { s. 26 { 32.

34. zABOTIN i. q. mETOD USLOWNOJ MINIMIZACII S PARAMETRI^ESKIM ZADANIEM PODHODQ]IH NAPRAWLENIJ // iZW. WUZOW. mATEMATIKA.

{ 1996. { N 12. { s. 17 { 29.

35. zABOTIN i. q. oB ALGORITMAH MINIMIZACII S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI SPUSKA // mATEMATI^. PROGRAMMIROWANIE I PRILOVENIQ. tEZ. DOKL. 10 wSEROS. KONF. (eKATERINBURG, 24 { 28 FEWR.

1997 G.) { eKATERINBURG, 1997. { s. 96.

36. zABOTIN i. q. aLGORITMY PREKCIONNOGO TIPA S PARAMETRI^ESKIM ZADANIEM PODHODQ]IH NAPRAWLENIJ // pROBLEMY OPTIMIZACII I \KONOMI^ESKIE PRILOVENIQ. mATERIALY mEVDUNAR. KONF. (oMSK, 1 { 5 I@LQ 1997 G.) { oMSK, 1997. { s. 73.

37. zABOTIN i. q. aLGORITM WTOROGO PORQDKA S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI DLQ ZADA^ USLOWNOJ OPTIMIZACII // iZW. WUZOW.

mATEMATIKA. { 1997. { N 12. { s. 62 { 72.

38. zABOTIN i. q. mNOGO[AGOWYE ALGORITMY BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // mETODY OPTIMIZACII I IH PRILOVENIQ. tRUDY 11 mEVDUNAR. bAJKALXSKOJ [KOLY - SEMINARA (iRKUTSK, bAJKAL, 5 { 12 I@LQ 1998 G.) { t. 1. { iRKUTSK, 1998. { s. 77 { 80.

39. zABOTIN i. q. oB ALGORITMAH WTOROGO PORQDKA S PARAMETRI^ESKIM ZADANIEM PODHODQ]IH NAPRAWLENIJ // mETODY OPTIMIZACII I IH PRILOVENIQ. tRUDY 11 mEVDUNAR. bAJKALXSKOJ [KOLY - SEMINARA (iRKUTSK, bAJKAL, 5 { 12 I@LQ 1998 G.) { t. 1. { iRKUTSK, 1998.

{ s. 51.

40. zABOTIN i. q. oB ODNOM PODHODE K POSTROENI@ ALGORITMOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // iZW. WUZOW. mATEMATIKA. { 1998. { N 12. { s. 29 { 39.

41. zABOTIN i. q. nEKOTORYE MNOGO[AGOWYE METODY BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII I IH USTOJ^IWOSTX // mATEMATI^. PROGRAMMIROWANIE I PRILOVENIQ. tEZ. DOKL. 11 wSEROS. KONF. (eKATERINBURG, 22 { 26 FEWR.

1999 G.) { eKATERINBURG, 1999. { s. 110.

42. zABOTIN i. q. oB USTOJ^IWOSTI NEKOTORYH METODOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII // pROBLEMY TEORETI^ESKOJ KIBERNETIKI. mATERIALY 12 mEVDUNAR. KONF. (nIVNIJ nOWGOROD, 17 { 22 MAQ, 1999 G.) { ~. 1.

{ m.: mgu, 1999. { s. 75.

43. zABOTIN i. q. oB ALGORITMAH S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI W PSEWDOWYPUKLOM PROGRAMMIROWANII // dISKRETNYJ ANALIZ I ISSLEDOWANIE OPERACIJ. mATERIALY mEVDUNAR. KONF. (nOWOSIBIRSK, 26 I@NQ { 1 I@LQ 2000 G.) { nOWOSIBIRSK, 2000. { s. 110.

44. zABOTIN i. q. oB USTOJ^IWOSTI ALGORITMOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // iZW. WUZOW. mATEMATIKA. { 2000. { N 12. { s. 33 { 48.

45. zABOTIN i. q. oDIN SPOSOB ISSLEDOWANIQ USTOJ^IWOSTI ALGORITMOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // aLGORITMI^ESKIJ ANALIZ NEUSTOJ^IWYH ZADA^. tEZ. DOKL. wSEROS. NAU^.

KONF. (eKATERINBURG, 26 FEWR. { 2 MARTA 2001 G.) { eKATERINBURG, iZD - WO uRALXSKOGO UN - TA, 2001. { s. 216.

46. zABOTIN i. q. o SHODIMOSTI ALGORITMOW BEZUSLOWNOJ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ PRI NALI^II POMEH // pROBLEMY TEORETI^. KIBERNETIKI. mATERIALY 13 mEVDUNAR. KONF. (kAZANX, { 31 MAQ, 2002 G.) { ~. 1. { m.: iZD - WO CENTRA PRIKLADN. ISSLEDOWANIJ PRI MEHANIKO - MATEMATI^. FAK. mgu, 2002. { s. 65.

47. zABOTIN i. q. pROEKCIONNYE ALGORITMY S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI SPUSKA W PSEWDOWYPUKLOM PROGRAMMIROWANII // iSSLED. PO PRIKL. MATEM. I INFORMATIKE { kAZANX: iZD - WO kAZANSK.

MATEM. OB]ESTWA, 2001. { wYP. 23. { s. 67 { 81.

48. zABOTIN i. q. wARIANT METODA LINEARIZACII S PARAMETRI^ESKIM ZADANIEM NAPRAWLENIJ ITERACIONNOGO PEREHODA // dISKRETNYJ ANALIZ I ISSLEDOWANIE OPERACIJ. mATERIALY rOSSIJSKOJ KONF. (nOWOSIBIRSK, 24 { 28 I@NQ 2002 G.) { nOWOSIBIRSK: iZD - WO iNSTITUTA MATEMATIKI, 2002. { s. 162.

49. zABOTIN i. q. mETOD S PARAMETRIZOWANNYMI NAPRAWLENIQMI DLQ MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLOJ FUNKCII // aKTUALXNYE PROBLEMY MATEMATI^ESKOGO MODELIROWANIQ I INFORMATIKI. mATERIALY NAU^.

KONF. (kAZANX, 30 QNW. { 6 FEWR. 2002 G.) { kAZANX: iZD - WO kAZANSK.

MATEM. OB]ESTWA, 2002. { s. 41 { 42.

50. zABOTIN i. q. mETOD MINIMIZACII NEGLADKOJ STROGO PSEWDOWYPUKLOJ FUNKCII // mATEMATI^. PROGRAMMIROWANIE I PRILOVENIQ.

tEZ. DOKL. 12 wSEROS. KONF. ( eKATERINBURG, 24 { 28 FEWR. 2003 G. ) { eKATERINBURG, 2003. { s. 109.

51. zABOTIN i. q. mETOD USLOWNOJ MINIMIZACII STROGO WYPUKLYH NEDIFFERENCIRUEMYH FUNKCIJ // pROBLEMY OPTIMIZACII I \KONOMI^ESKIE PRILOVENIQ. mATERIALY wSEROS. KONF. (oMSK, 1 { 5 I@LQ 20G.) { oMSK: nASLEDIE. dIALOG sIBIRX, 2003. { s. 120.

52. zABOTIN i. q. rELAKSACIONNYE ALGORITMY USLOWNOJ MINIMIZACII NEGLADKIH STROGO PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // iZW. WUZOW. mATEMATIKA. { 2003. { N 12. { s. 62 { 70.

53. zABOTIN i. q. aLGORITM USLOWNOJ MINIMIZACII STROGO PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // aLGORITMI^ESKIJ ANALIZ NEUSTOJ^IWYH ZADA^.

tEZ. DOKL. wSEROS. KONF. (eKATERINBURG, 2 { 6 FEWR. 2004 G.) { eKATERINBURG: iZD - WO uRALXSKOGO UN - TA, 2004. { s. 273 { 274.

54. zABOTIN i. q. o METODAH USLOWNOJ MINIMIZACII NEGLADKIH STROGO PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // dISKRETNYJ ANALIZ I ISSLEDOWANIE OPERACIJ. mATERIALY rOSSIJSKOJ KONF. (nOWOSIBIRSK, 24 { I@NQ 2004 G. ) { nOWOSIBIRSK: iZD - WO iNSTITUTA MATEMATIKI, 2004.

{ s. 162.

55. zABOTIN i. q. oDNA OB]AQ SHEMA RE[ENIQ ZADA^I MATEMATI^ESKOGO PROGRAMMIROWANIQ I EE ISPOLXZOWANIE W ALGORITMAH MINIMIZACII PSEWDOWYPUKLYH FUNKCIJ // sETO^NYE METODY DLQ KRAEWYH ZADA^ I PRILOVENIQ. mATERIALY wSEROS. SEMINARA. (kAZANX, 1 { OKT. 2005 G.) { kAZANX: iZD - WO kgu 2005. { s. 83 { 86.

56. zABOTIN i. q. dWE PROCEDURY OTSE^ENIJ I IH ISPOLXZOWANIE W METODAH MINIMIZACII // pROBLEMY OPTIMIZACII I \KONOMI^ESKIE PRILOVENIQ. mATERIALY 3 wSEROS. KONF. (oMSK, 11 { 15 I@LQ 2006 G.) { oMSK, 2006. { s. 139.

57. zABOTIN i. q. sHEMA RE[ENIQ ZADA^I PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ I EE REALIZACII NA OSNOWE PROCEDUR OTSE^ENIJ // iNFRORMACIONNYJ B@LLETENX N 11 aSSOCIACII MATEMATI^ESKOGO PROGRAMMIROWANIQ. kONF. "mATEMATI^. PROGRAMMIROWANIE I PRILOVENIQ" (eKATERINBURG, 26 FEW. { 2 MAR. 2007 G.) { eKATERINBURG: uRo ran, 2007. { s. 47 { 48.

58. zABOTIN i. q. pRIMENENIE NEKOTORYH PROCEDUR OTSE^ENIJ W METODAH PSEWDOWYPUKLOGO PROGRAMMIROWANIQ // pROBLEMY TEORETI^.

KIBERNETIKI. mATERIALY 15 mEVDUNAR. KONF. (kAZANX, 2 { 7 I@NQ 2008 G.) { kAZANX: oTE^ESTWO, 2008. { s. 38.

59. zABOTIN i. q. oB]AQ PROCEDURA OTSE^ENIJ I EE ISPOLXZOWANIE W REALIZACIQH NEKOTORYH ALGORITMOW MINIMIZACII // mETODY OPTIMIZACII I IH PRILOVENIQ. tRUDY 14 mEVDUNAR. bAJKALXSKOJ [KOLY - SEMINARA. { t. 1. { iRKUTSK, is|m so ran, 2008. { s. 245 { 253.

60. zABOTIN i. q. mETOD S PARAMETRIZACIEJ NAPRAWLENIJ SPUSKA I EGO REALIZACII NA OSNOWE PROCEDUR APPROKSIMACII MNOVESTW // pROBLEMY OPTIMIZACII I \KONOMI^ESKIE PRILOVENIQ. mATERIALY wSEROS. KONF. (oMSK, 29 I@NQ { 4 I@LQ 2009 G.) { oMSK, 2009. { s. 139.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.