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]

The ability to design the rational structure in short terms is obvious economical demand hence the engineer must have at his disposal the methodology of optimization of such structures. Grillage structures are widely used in engineering practice, e. g. in construction of so-called grillage-type foundations (further grillages). Nowadays the good-performing optimization algorithms for topology optimization of grillages – separately investigating each beam in the grillage – are elaborated therefore the main attention of this work is devoted to the simultaneous topology and size optimization of grillages, which is obviously insufficiently explored so far. The optimal grillage should meet twofold criteria: the number of piles should be minimal, and the connecting beams should receive minimal feasible bending moments what leads to minimal consumption of concrete for beams. Obviously two separate optimization problems are considered here: determination of minimal number of piles and determination of minimal volume of beams. Whereas the carrying capacity of a single pile is known, the first optimization problem can be rendered as minimization of the maximal reactive force in piles among all set of piles. Analogously, the second problem corresponds to the minimization of the maximal bending moments in connecting beams. The bending moments depend also on stiffness of beams hence the cross-sectional dimensions of beams must be identified simultaneously. Both problems can be incorporated... [to full text] / Sijynų optimizavimo rezultatai turi didelę reikšmę ekonominiu požiūriu, nes ypatingai svarbu gebėti greitai suprojektuoti pigią ir tuo pačiu racionalią bei patvarią konstrukciją. Todėl inžineriniu požiūriu šios problemos sprendimo rezultatai turi didelę reikšmę kuriant efektyvią sijynų optimizavimo technologiją. Sijynai – sudaryti iš polių ir jungiančiųjų sijų – yra labai efektyvios ir paplitusios polinių pamatų inžinerinės konstrukcijos. Šiame darbe dėmesys bus skiriamas iki šiol dar nepakankamai išnagrinėtam sijynų topologijos ir matmenų sinchroniniam optimizavimui. Šioje disertacijoje topologijos optimizavimas suprantamas kaip optimalios polių išdėstymo po jungiančiosiomis sijomis schemos ieškojimas esant duotam polių skaičiui, o matmenų optimizavimas – kaip jungiančiųjų sijų skerspjūvio optimalių matmenų ieškojimas, laikant, kad visų sijų skerspjūvis vienodas. Darbe bus bandoma apjungti topologijos ir matmenų optimizavimą į vieną algoritmo žingsnį, tuo padidinant tikimybę gauti geresnį optimizavimo sprendinį. Ši problema yra daugiakriterio globalaus optimizavimo uždavinys. Iki šiol tokie didelės apimties uždaviniai nėra iki galo išspręsti, nes jie yra pakankamai sudėtingi: tenka optimizuoti nuo didelio projektavimo kintamųjų skaičiaus priklausančią kompromisinę tikslo funkciją. Apytikriai galima laikyti, kad sijynai, kurie turi mažiausią įmanomą polių skaičių bei kurių jungiančiosios sijos yra mažiausio skerspjūvio, yra pigiausi. Matematiniu požiūriu tokių sijynų... [toliau žr. visą tekstą]