Молекулярная генетика, микробиология и вирусология.
Институт молекулярной генетики НИЦ "Курчатовский институт".
Vol. 35.
2017.
P. 151-156
Приведен экспериментальный анализ наиболее популярных эволюционных и гради- ентных алгоритмов для решения задачи оптимального управления. Для корректного сравнения в градиентные методы включен многоточечный поиск, и параметры алго- ритмов подобраны так, чтобы все алгоритмы в процессе поиска вычисляли целевую функцию приблизительно одинаковое количество раз. Вычислительный эксперимент проведен на решении задачи оптимального управления мобильным роботом с четырьмя фазовыми ограничениями. В качестве критериев сравнения алгоритмов использованы лучшее найденное значение целевой функции, среднее значение и среднеквадратичное отклонение.