Проведен сравнительный анализ стохастических алгоритмов оптимизации: роя частиц, имитации отжига и дифференциальной эволюции. Для проверки алгоритмов использовались функции Branin RCOS, модифицированная версия RCOS, Easom и Goldstein-Рrice. Показано, что алгоритм дифференциальной эволюции является лучшим алгоритмом, так как стабильно находит оптимум функции за минимальное время. Ключевые слова: стохастический алгоритм оптимизации, рой частиц, имитация отжига, дифференциальная эволюция, имитационное моделирование
