задача минимизации) среди всех точек окрестности, далее эту точку
принимаем за следующее приближение
X
(
k
)
и переходим к шагу
k
+1
.
3. Если такой точки не существует, то работа алгоритма завершена,
на шаге
k
−
1
получена точка локального минимума.
В листинге 1 представлена программа на языке Java, реализующая
алгоритм метода вектора спада применительно к решению задачи вы-
бора вариантов защиты от угроз безопасности вычислительной сети
предприятия.
Сравнение алгоритма метода вектора спада с точным алгорит-
мом решения задачи.
Проведем сравнительный анализрассмотрен-
ного алгоритма метода вектора спада с точным алгоритмом решения
задачи. В качестве точного алгоритма выберем аддитивный алгоритм,
разработанный Э. Балашем [7].
Для оценки точности полученных результатов и скорости работы
алгоритма были псевдослучайным образом сгенерированы тестовые
наборы данных, которые поступили на вход обоих алгоритмов. В це-
лях усреднения результатов измерения генерировались по 5 различных
наборов данных для каждого фиксированного количества средств за-
щиты. Результаты сравнения алгоритмов представлены в таблице.
Таблица
Результаты сравнения алгоритма метода вектора спада и аддитивного
алгоритма
Число
средств
защиты
Время работы
аддитивного
алгоритма, мс
Время работы
алгоритма
вектора спада, мс
Отношение
вычисленных
значений целевой
функции
5
0,0
0,0
1,0
6
0,0
0,0
0,98
7
0,0
0,0
0,93
8
0,0
0,0
0,88
9
0,0
3,2
0,82
10
3,0
0,0
0,84
11
3,2
0,0
0,86
12
6,2
3,2
0,72
13
18,6
0,0
0,84
14
47,0
3,0
0,80
15
78,0
0,0
0,69
16
134,2
3,2
0,74
17
253,2
0,0
0,78
18
390,6
9,4
0,65
19
665,6
3,2
0,72
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2008. № 2 77
