Оптимизация функции многих переменных на дискретной сетке при помощи динамики с предварительным распределением

Abstract

Программа представляет собой реализацию алгоритма асимптотического восстановления заранее заданного распределения - для расширения актуальной области поиска экстремумов функции многих переменных стандартными эвристическими подходами. Восстанавливаемое распределение формируется как статистическое для целевой характеристики, заданной на пространстве аргументов функции. Это делает его размерность малой по сравнению с размерностью самого пространства. Алгоритм реализует поиск основного состояния спиновой модели Изинга, где в качестве целевой характеристики выступает суммарная намагниченность конфигурации спинов. Восстановление равномерного распределения намагниченности обеспечивает широкий охват конфигурационного пространства при поиске минимума энергии методом Монте-Карло. Это делает алгоритм производительнее, чем стандартный вариант Монте-Карло с «отжигом». Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows XP и выше.