JavaScript Гарден - это постоянно обновляющаяся и растущая документация по самым заковыристым темам языка JavaScript.

Метод определения глобального минимума целевой функции
на примере тестовых функций: Розенброка, Растригина, Швефеля

Поиск минимума прямым перебором m значений функции для m значений каждого аргумента на заданных интервалах:
Этап 1: поиск минимумов на первоначально заданной грубой сетке итерациями. На каждой итерации сетка сдвигается случайно в пределах начальных значений шага ячейки;
Этапы 2,3,...: на каждом этапе область определения уменьшается и строится всё более мелкая сетка. Область определения охватывает лишь точки с минимумами. Каждый этап - это такие же итерации, что и на первом этапе.
После каждого этапа выводятся значения целевой функции в узлах сеточной области.
Можно просмотреть рельеф целевой функции в виде графиков f(x2, x1=const)

 

Введите исходные данные (в начале любого этапа можно ввести другие значения):
Начальное значение x1 Конечное значение x1 Начальное значение x2 Конечное значение x2 Число значений каждого аргумета m

Место для графиков целевой функции f(x2), при x1=const.
Для вывода графика нужно кликнуть по значению параметра x1 в левой части таблицы.
Используется zoom (выделением нужного участка мышкой).

Место для вывода значений в узлах сеточной области

Место для вывода значения глобального минимума и его координат

Параметры

- максимально возможное число итераций на каждом этапе;
-максимальная доля шага ячейки, на которую сдвигается сетка на каждой итерации;
- число повторов минимума, при достижении которого завершается очередной этап;
- малая величина, на которую может отличаться очередной минимум при подсчёте повторов;
- шагов сетки, на которые увеличивается область поиска на каждом этапе, чтобы охватить точки с минимумами.
- вводится, чтобы область поиска не стягивалась в точку на последних этапах. Определяет точность совместно с предыдущим параметром.