Об'єктом дослідження є багатекстремальні функції, що використовуються для тестування працездатності еволюційних алгоритмів. Метою магістерської роботи є розробка методу розв'язання задачі оптимізації тестової функції. Метод розробки - синтез канонічного методу оптимізації на основі моделювання переміщення бактерій з послідовним комплекс-методом адаптаційної оптимізації. Результат магістерської роботи - програмний засіб, який реалізує запропонований метод оптимізації на основі моделювання переміщення бактерій. Область застосування - оптимізація будь-яких багатекстремальних функцій. ГЛОБАЛЬНА НЕПЕРЕРВНА ОПТИМІЗАЦІЯ; ПОПУЛЯЦІЙНІ АЛГОРИТМИ; АЛГОРИТМИ, ІНСПІРОВАНІ ЖИВОЮ ПРИРОДОЮ, ОПТИМІЗАЦІЯ НА ОСНОВІ МОДЕЛЮВАННЯ ПЕРЕМІЩЕННЯ БАКТЕРІЙ, ХЕМОТАКСИС Объектом исследования является многоэкстремальные функции, которые используются для тестирования работы эволюционных алгоритмов. Целью магистерской работы является разработка метода решения задачи оптимизации тестовых функций. Метод разработки - синтез канонического метода оптимизации на основании моделирования перемещения бактерий и последовательного комплекс-метода адаптационной оптимизации. Результат магистерской работы - программное средство, которое реализует предложенный метод оптимизации на основании моделирования перемещения бактерий. Область применения - оптимизация любых многоекстремальних функций. ГЛОБАЛЬНАЯ НЕПРЕРЫВНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ; ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ; АЛГОРИТМЫ, ВДОХНОВЛЕННЫЕ ЖИВОЙ ПРИРОДОЙ, ОПТИМИЗАЦИЯ НА ОСНОВАНИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ БАКТЕРИЙ, ХЕМОТАКСИС The object of the study is multiextremal functions that are used to test performance of the evolutionary algorithms. The purpose of the master's work is to develop an algorithm for solving the test functions optimization. Developed algorithm is a synthesis of the canonical bacteria foraging optimization algorithm and consistent method of complex adaptive optimization. The result of the master's work is a software tool that implements the proposed optimization algorithm based on the bacteria foraging optimization. The field of application is multiextremal functions optimization. WORLDWIDE CONTINUOUS OPTIMIZATION; POPULATION ALGORITHMS, ALGORITHMS, INSPIRED ALIVE NATURE, BACTERIA FORAGING OPTIMIZATION (BFO), CHEMOTAXIS.
