By this author

ПОИСКОВЫЙ МЕТОД СТОХАСТИЧЕСКОЙ НЕСТАЦИОНАРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИИ С ГЕЛЬДЕРОВСКИМ ГРАДИЕНТОМ

Issue number 8 from 01.08.2025

В статье рассматривается поисковый метод стохастической оптимизации с возмущением на входе, предназначенный для отслеживания изменений точки минимума функции (трекинга) с гельдеровским градиентом в условиях наблюдений при почти произвольных неизвестных ограниченных помехах (unknown–but–bounded noise). Подобные методы используются в задачах адаптивного управления (энергетика, логистика, робототехника, трекинг целей), оптимизации зашумленных систем (биомоделирование, физические эксперименты) и онлайн-обучения с дрейфом параметров данных (финансы, потоковая аналитика). В качестве апробации алгоритма исследуется эффективность его работы в условиях, имитирующих отслеживание эволюции человеческих ожиданий в задачах обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека и при отслеживании центра кластера задач в системах массового обслуживания. Поисковые методы с возмущениями на входе активно развивались в работах Б.Т. Поляка с 1990 г.

2 0