The optimizator of the microprocessor is designed in this final work. The optimizator is based on the AT90S8535 controller. Introduction reviews the peculiarities of the Optimizers design. The analytical part deals with the goals of the exploration of the optimizator. The description of optimization algorithms is presented. Also different types of optimizers, their features and scope of appliance in the technological process of optimization are inspected in this part particle. The rated part of the work consists of the designed solutions, the functional scheme of microprocessor optimizator is designed, as well as the principal electrical scheme and the analysis of the rectangular simplex algorithm. The rectangular simplex method is compared with other methods of search.

Globaliojo optimizavimo metodai, pagrįsti Lipšico rėžių apskaičiavimu, yra plačiai taikomi įvairių optimizavimo uždavinių sprendimui. Tačiau Lipšico metodai dažniausiai remiasi prielaida, kad Lipšico konstanta žinoma iš anksto, o tai retas atvejis sprendžiant praktinius uždavinius. Todėl Simonos Talačkaitės magistro darbe yra toliau nagrinėjama aktuali ir svarbi problematika iškylanti realizuojant Lipšico metodus nesiremiančius jokiomis išankstinėmis prielaidomis apie Lipšico konstantą. Praktinio tiriamojo pobūdžio magistro darbe iškeliamas toks pagrindinis tikslas: ištirti daugiamačių simpleksinių globaliojo optimizavimo algoritmų su nežinoma Lipšico konstanta efektyvumą priklausomai nuo naudojamo simplekso centro. Šiam tikslui pasiekti buvo iškelti šie uždaviniai: apžvelgti naujausią literatūrą skirta Lipšico metodams su nežinoma Lipšico konstanta; matematiškai išnagrinėti įvairių daugiamačių simplekso centrų apskaičiavimus bendru atveju bei juos realizuoti Matlab aplinkoje; papildyti simpleksinį globaliojo optimizavimo DISIMPL algoritmą šių simpleksų centrų apskaičiavimo paprogramėmis; eksperimentiškai ištirti pasiūlytų rezultatų praktiškumą sprendžiant testinius optimizavimo uždavinius. / This work analyzes Global optimization objectives, the most important it will be algorithms with simplicial Lipšico constant. Also, this work analyzes multidi- mensional DIRECT algorithm. We will provide dividing in higher dimennsions DIRECT algorithm. Then analyzes two simplex and apply the solutions. The hand simplex to smallerpartitions. Perceive multidimensional DIRECT algorithm division rules. In this work wrote a lot about simplicial center about dividing of hyoer-cube. Finally, the experiment it will be about the best way, how we can …nd circle center ir diferent way. Simplex centers using 8 test funkcions , changing the number of iterations and mistakes number. Create tables and to analyzes them. The purpose of this paper work is to introduce the simplex algorithm for global optimization with unknown Lipšicas constant depending on the e¢ ciency of the division of the rules used in the simplex.