Globalios optimizacijos algoritmas, naudojantis lokalų Lipšico konstantos įvertį
Šiame darbe pasiūlytas naujas deterministinis globalios optimizacijos algoritmas, skirtas juodos dėžės funkcijoms, kurioms galioja Lipšico sąlyga, bet Lipšico konstanta nežinoma. Algoritmo pradinėje stadijoje leistinoji sritis yra padalinama simpleksais. Kiekvienoje algoritmo iteracijoje visiems simpleksams randami Lipšico konstantos įverčiai ir galimos mažiausios funkcijos reikšmės simplekse įverčiai; perspektyviausi simpleksai yra atrenkami ir padalinami. Galimai mažiausiai funkcijos reikšmei simplekse rasti sprendžiamas vidinis optimizavimo uždavinys, norint kurį išspręsti buvo pasiūlytas vidinis algoritmas. Eksperimentai atlikti su dviejų ir trijų dimensijų optimizavimo uždaviniais, panaudojant 400 testinių funkcijų, sugeneruotų su GKLS funkcijų generatoriumi. Rezultatai parodė, kad sudėtingi uždaviniai su pasiūlytuoju algoritmu išsprendžiami su mažesniu funkcijos įvertinimų skaičiumi negu su kitais alternatyviais algoritmais.