Подробное описание документа

Цокуренко С. В.
   Сравнительный анализ методов глобальной оптимизации gravitational search algorithm и его модификации / Цокуренко С. В. ; науч. рук. Карпенко А. П. // Комплексная автоматизация проектирования и производства (КАПП(М)-2025) : сборник статей 3-ей молодёжной конференции (с международным участием), Москва, 16 мая 2025 года / ред. Карпенко А. П. ; МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - М., 2025. - С. 398-405.

Проведен систематический сравнительный анализ базового Gravitational Search Algorithm (GSA) и его модификации Manifold-guided GSA (MGGSA) на стандартном наборе многоэкстремальных тестовых функций (sphere, Rosenbrock, Rastrigin, Ackley). Формализованы математические модели обоих алгоритмов. С помощью реализованного на C++ выполнены масштабные эксперименты по метрикам точности (абсолютная ошибка), средней итерационной и процессорной затратам (CPUtime). Результаты демонстрируют, что MGGSA обеспечивает существенно более низкую среднюю ошибку при росте размерности за счет адаптивного сокращения эффективной размерности пространства, однако требует большего числа итераций и увеличенного CPU-time (в 3–5 раз медленнее при малых d и до десятков секунд при больших d). Для практических применений предложено гибридное использование: предварительный прогон GSA для быстрой оценки и последующий запуск MGGSA для высокоточного решения.
Ключевые слова: gravitational search algorithm, manifold-guided GSA, многомерные тестовые функции, абсолютная ошибка, время сходимости, CPU-time