48–57 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ И РЕГУЛИРОВАНИЕ УДК 517.977 Метод глобальной оптимизации, основанный на селективном усреднении искомых переменных, при наличии ограничений типа равенств* А.И. РУБАН 660041, г. Красноярск, пр. <...> Свободный, 79, Сибирский федеральный университет, д. т. н., профессор, заведующий кафедрой информатики Сибирского федерального университета, (391)295-43-95, e-mail: ai-rouban@mail.ru Развитие теории и практики глобальной оптимизации требует не только улучшать существующие и синтезировать новые эффективные методы и алгоритмы недифференцируемой оптимизации при наличии сравнительно простых ограничениях типа неравенств, но и учитывать реально существующие более сложные ограничения неравенства и общие ограничения равенства. <...> В статье изложен способ конструирования алгоритмов недифференцируемой глобальной оптимизации при наличии ограничений типа равенств. <...> В основе алгоритмов лежит: 1) разнесение во времени пробных и рабочих шагов, 2) селективное усреднение искомых переменных по результатам экспериментальных данных, полученных в пробных точках, 3) учёт ограничений типа равенств в многомерном ядре при выполнении рабочих шагов, 4) адаптивная пошаговая перестройка размеров прямоугольной области пробных движений, 5) использование в алгоритмах только относительных значений всех функций (оптимизируемой и ограничений). <...> При ограничениях типа равенств в базовой схеме глобальной оптимизации нормированные ядра становятся многомерными. <...> Эти ядра построены с использованием произведения одномерных ядер по минимизируемой функции и по всем функциям ограничений равенств. <...> Сжатие всех функций ограничений в одну обобщенную функцию позволило уменьшить размерность ядер до двух. <...> Существенное упрощение структуры алгоритмов и числа настраиваемых параметров достигнуто за счёт перехода в аргументах ядер к безразмерным переменным, лежащим в интервале [0; 1]. <...> На численных примерах продемонстрирована высокая <...>