Global optimization problems are relevant in various fields of research and industry, such as chemistry, biology, biomedicine, operational research, etc. Normally it is easier to solve optimization problems having some specific properties of objective function such as linearity, convexity, differentiability, etc. However, there are a lot of practical problems that do not satisfy such properties or even cannot be expressed in an adequate mathematical form. Therefore, it is popular to use random search optimization methods in solving such optimization problems. The dissertation deals with investigation of random search global optimization algorithms, their parallelization and application to solve practical problems. The work is focused on modification and parallelization of particle swarm optimization and genetic algorithms. The modification of particle swarm optimization algorithm, based on reduction of the search area is proposed, and several strategies to parallelize the algorithm are investigated. The algorithm is applied to solve Multiple Gravity Assist problem using parallel computing system. A hybrid global multi-objective optimization algorithm is developed by modifying single agent stochastic search strategy, and incorporating it into multi-objective optimization genetic algorithm. Several strategies to parallelize multi-objective optimization genetic algorithm is proposed. Parallel algorithms are experimentally investigated by solving competitive facility location... [to full text] / Optimizavimo uždaviniai sutinkami įvairiose mokslo ir pramonės srityse, tokiose kaip chemija, biologija, biomedicina, operacijų tyrimai ir pan. Paprastai efektyviausiai sprendžiami uždaviniai, turintys tam tikras savybes, tokias kaip tikslo funkcijų tiesiškumas, iškilumas, diferencijuojamumas ir pan. Tačiau ne visi praktikoje pasitaikantys optimizavimo uždaviniai tenkina šias savybes, o kartais iš vis negali būti išreiškiami adekvačia matematine išraiška. Tokiems uždaviniam spręsti yra populiarūs atsitiktinės paieškos optimizavimo metodai. Disertacijoje yra tiriami atsitiktinės paieškos optimizavimo metodai, jų lygiagretinimo galimybės ir taikymas praktikoje pasitaikantiems uždaviniams spręsti. Pagrindinis dėmesys skiriamas dalelių spiečiaus optimizavimo ir genetinių algoritmų modifikavimui ir lygiagretinimui. Disertacijoje yra siūloma dalelių spiečiaus optimizavimo algoritmo modifikacija, grįsta pieškos srities siaurinimu, ir tiriamos kelios algoritmo lygiagretinimo strategijos. Algoritmas yra taikomas erdvėlaivių skrydžių trajektorijų optimizavimo uždaviniui spręsti lygiagrečiųjų skaičiavimų sistemose. Taip pat yra siūlomas hibridinis globaliojo daugiakriterio optimizavimo algoritmas, gautas modifikuojant vieno agento stochastinės paieškos algoritmą ir įkomponuojant į daugiakriterio optimizavimo genetinį algoritmą. Siūlomos kelios daugiakriterio genetinio algoritmo lygiagretinimo strategijos. Jų pagrindu gauti lygiagretieji algoritmai eksperimentiškai tiriami sprendžiant... [toliau žr. visą tekstą]

Optimizavimo uždaviniai sutinkami įvairiose mokslo ir pramonės srityse, tokiose kaip chemija, biologija, biomedicina, operacijų tyrimai ir pan. Paprastai efektyviausiai sprendžiami uždaviniai, turintys tam tikras savybes, tokias kaip tikslo funkcijų tiesiškumas, iškilumas, diferencijuojamumas ir pan. Tačiau ne visi praktikoje pasitaikantys optimizavimo uždaviniai tenkina šias savybes, o kartais iš vis negali būti išreiškiami adekvačia matematine išraiška. Tokiems uždaviniam spręsti yra populiarūs atsitiktinės paieškos optimizavimo metodai. Disertacijoje yra tiriami atsitiktinės paieškos optimizavimo metodai, jų lygiagretinimo galimybės ir taikymas praktikoje pasitaikantiems uždaviniams spręsti. Pagrindinis dėmesys skiriamas dalelių spiečiaus optimizavimo ir genetinių algoritmų modifikavimui ir lygiagretinimui. Disertacijoje yra siūloma dalelių spiečiaus optimizavimo algoritmo modifikacija, grįsta pieškos srities siaurinimu, ir tiriamos kelios algoritmo lygiagretinimo strategijos. Algoritmas yra taikomas erdvėlaivių skrydžių trajektorijų optimizavimo uždaviniui spręsti lygiagrečiųjų skaičiavimų sistemose. Taip pat yra siūlomas hibridinis globaliojo daugiakriterio optimizavimo algoritmas, gautas modifikuojant vieno agento stochastinės paieškos algoritmą ir įkomponuojant į daugiakriterio optimizavimo genetinį algoritmą. Siūlomos kelios daugiakriterio genetinio algoritmo lygiagretinimo strategijos. Jų pagrindu gauti lygiagretieji algoritmai eksperimentiškai tiriami sprendžiant... [toliau žr. visą tekstą] / Global optimization problems are relevant in various fields of research and industry, such as chemistry, biology, biomedicine, operational research, etc. Normally it is easier to solve optimization problems having some specific properties of objective function such as linearity, convexity, differentiability, etc. However, there are a lot of practical problems that do not satisfy such properties or even cannot be expressed in an adequate mathematical form. Therefore, it is popular to use random search optimization methods in solving such optimization problems. The dissertation deals with investigation of random search global optimization algorithms, their parallelization and application to solve practical problems. The work is focused on modification and parallelization of particle swarm optimization and genetic algorithms. The modification of particle swarm optimization algorithm, based on reduction of the search area is proposed, and several strategies to parallelize the algorithm are investigated. The algorithm is applied to solve Multiple Gravity Assist problem using parallel computing system. A hybrid global multi-objective optimization algorithm is developed by modifying single agent stochastic search strategy, and incorporating it into multi-objective optimization genetic algorithm. Several strategies to parallelize multi-objective optimization genetic algorithm is proposed. Parallel algorithms are experimentally investigated by solving competitive facility location... [to full text]