Рис. 3. Блок-схемаалгоритмаМ. Ишики глобальной оптимизации при исполь-
зовании эскейп-функции
варианту, проводится изменение параметров эскейп-функции
W
и
H
и попытка повторяется.
В качестве алгоритма для изменения параметров эскейп-функции
в случае неудачного выхода из локального минимума в работе [6]
предлагается использовать следующее эмпирическое правило:
H
1
= 2
H
0
, W
1
= (1 + 0
,
03
·
1)
W
0
;
H
2
= 2
2
H
0
, W
2
= (1 + 0
,
03
·
2)
W
0
;
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
H
k
= 2
k
H
0
, W
k
= (1 + 0
,
03
·
k
)
W
0
.
Несомненным достоинством методики Ишики является простота ре-
ализации при достаточно высокой эффективности. Отметим, что эта
методика составляет основу одного из алгоритмов глобальной опти-
мизации Global Explorer оптической САПР OSLO [21].
Одним из альтернативных направлений в глобальной оптимизации
ОС являются методы, копирующие различные природные процессы,
например: алгоритмы имитации отжига [8–10], копирующие процесс,
происходящий при медленном охлаждении вещества, и генетические
алгоритмы [11–15], имитирующие появление новых особей (решений)
и эволюционный отбор лучших из них. Далее подробно остановимся
на этих двух видах алгоритмов глобальной оптимизации, получивших
широкое применение в оптических САПР.
В 1983 г. C. Киркпатрик [22] указал на схожесть процесса оптими-
зации и процесса получения низкотемпературного состояния вещества
при отжиге, предложив реализовывать первое как имитацию второ-
88 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012. № 1
