Все выпуски

Стохастическая оптимизация является актуальным направлением исследования в связи со значительными успехами в области машинного обучения и их применениями для решения повседневных задач. В данной работе рассматриваются два принципиально различных метода решения задачи стохастической оптимизации — онлайн- и офлайн-алгоритмы. Соответствующие алгоритмы имеют свои качественные преимущества перед друг другом. Так, для офлайн-алгоритмов требуется решать вспомогательную задачу с высокой точностью. Однако это можно делать распределенно, и это открывает принципиальные возможности, как, например, построение двойственной задачи. Несмотря на это, и онлайн-, и офлайн-алгоритмы преследуют общую цель — решение задачи стохастической оптимизации с заданной точностью. Это находит отражение в сравнении вычислительной сложности описанных алгоритмов, что демонстрируется в данной работе.

Сравнение описанных методов проводится для двух типов стохастических задач — выпуклой оптимизации и седел. Для задач стохастической выпуклой оптимизации существующие решения позволяют довольно подробно сравнить онлайн- и офлайн-алгоритмы. В частности, для сильно выпуклых задач вычислительная сложность алгоритмов одинаковая, причем условие сильной выпуклости может быть ослаблено до условия $\gamma$-роста целевой функции. С этой точки зрения седловые задачи являются гораздо менее изученными. Тем не менее существующие решения позволяют наметить основные направления исследования. Так, значительные продвижения сделаны для билинейных седловых задач с помощью онлайн-алгоритмов. Оффлайн-алгоритмы представлены всего одним исследованием. В данной работе на этом примере демонстрируется аналогичная с выпуклой оптимизацией схожесть обоих алгоритмов. Также был проработан вопрос точности решения вспомогательной задачи для седел. С другой стороны, седловая задача стохастической оптимизации обобщает выпуклую, то есть является ее логичным продолжением. Это проявляется в том, что существующие результаты из выпуклой оптимизации можно перенести на седла. В данной работе такой перенос осуществляется для результатов онлайн-алгоритма в выпуклом случае, когда целевая функция удовлетворяет условию $\gamma$-роста.

Stochastic optimization is a current area of research due to significant advances in machine learning and their applications to everyday problems. In this paper, we consider two fundamentally different methods for solving the problem of stochastic optimization — online and offline algorithms. The corresponding algorithms have their qualitative advantages over each other. So, for offline algorithms, it is required to solve an auxiliary problem with high accuracy. However, this can be done in a distributed manner, and this opens up fundamental possibilities such as, for example, the construction of a dual problem. Despite this, both online and offline algorithms pursue a common goal — solving the stochastic optimization problem with a given accuracy. This is reflected in the comparison of the computational complexity of the described algorithms, which is demonstrated in this paper.

The comparison of the described methods is carried out for two types of stochastic problems — convex optimization and saddles. For problems of stochastic convex optimization, the existing solutions make it possible to compare online and offline algorithms in some detail. In particular, for strongly convex problems, the computational complexity of the algorithms is the same, and the condition of strong convexity can be weakened to the condition of $\gamma$-growth of the objective function. From this point of view, saddle point problems are much less studied. Nevertheless, existing solutions allow us to outline the main directions of research. Thus, significant progress has been made for bilinear saddle point problems using online algorithms. Offline algorithms are represented by just one study. In this paper, this example demonstrates the similarity of both algorithms with convex optimization. The issue of the accuracy of solving the auxiliary problem for saddles was also worked out. On the other hand, the saddle point problem of stochastic optimization generalizes the convex one, that is, it is its logical continuation. This is manifested in the fact that existing results from convex optimization can be transferred to saddles. In this paper, such a transfer is carried out for the results of the online algorithm in the convex case, when the objective function satisfies the $\gamma$-growth condition.

Данная работа предлагает новый подход к построению высокоточных маршрутов на основе данных от транспортных детекторов в пакете моделирования трафика SUMO. Существующие инструменты, такие как flowrouter и routeSampler, имеют ряд недостатков, таких как отсутствие взаимодействия с сетью в процессе построения маршрутов. Наш rlRouter использует мультиагентное обучение с подкреплением (MARL), где агенты — это входящие полосы движения, а окружающая среда — дорожная сеть. Добавляя в сеть транспортные средства с определенными маршрутами, агенты получают вознаграждение за сопоставление данных с детекторами транспорта. В качестве алгоритма мультиагентного обучения с подкреплением использовался DQN с разделением параметров между агентами и LSTM-слоем для обработки последовательных данных.

Поскольку rlRouter обучается внутри симуляции SUMO, он может лучше восстанавливать маршруты, принимая во внимание взаимодействие транспортных средств внутри сети друг с другом и с сетевой инфраструктурой. Мы смоделировали различные дорожные ситуации на трех разных перекрестках, чтобы сравнить производительность маршрутизаторов SUMO с rlRouter. Мы использовали среднюю абсолютную ошибку (MAE) в качестве меры отклонения кумулятивных данных детекторов и от данных маршрутов. rlRouter позволил добиться высокого соответствия данным с детекторов. Мы также обнаружили, что, максимизируя вознаграждение за соответствие детекторам, результирующие маршруты также становятся ближе к реальным. Несмотря на то, что маршруты, восстановленные с помощью rlRouter, превосходят маршруты, полученные с помощью инструментов SUMO, они не полностью соответствуют реальным из-за естественных ограничений петлевых детекторов. Чтобы обеспечить более правдоподобные маршруты, необходимо оборудовать перекрестки другими видами транспортных счетчиков, например, детекторами-камерами.

This work provides a new approach for constructing high-precision routes based on data from transport detectors inside the SUMO traffic modeling package. Existing tools such as flowrouter and routeSampler have a number of disadvantages, such as the lack of interaction with the network in the process of building routes. Our rlRouter uses multi-agent reinforcement learning (MARL), where the agents are incoming lanes and the environment is the road network. By performing actions to launch vehicles, agents receive a reward for matching data from transport detectors. Parameter Sharing DQN with the LSTM backbone of the Q-function was used as an algorithm for multi-agent reinforcement learning.

Since the rlRouter is trained inside the SUMO simulation, it can restore routes better by taking into account the interaction of vehicles within the network with each other and with the network infrastructure. We have modeled diverse traffic situations on three different junctions in order to compare the performance of SUMO’s routers with the rlRouter. We used Mean Absoluter Error (MAE) as the measure of the deviation from both cumulative detectors and routes data. The rlRouter achieved the highest compliance with the data from the detectors. We also found that by maximizing the reward for matching detectors, the resulting routes also get closer to the real ones. Despite the fact that the routes recovered using rlRouter are superior to the routes obtained using SUMO tools, they do not fully correspond to the real ones, due to the natural limitations of induction-loop detectors. To achieve more plausible routes, it is necessary to equip junctions with other types of transport counters, for example, camera detectors.

Реологическое поведение водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремния сильно зависит от динамической вязкости, которая непосредственно влияет на применение наножидкостей. Целью данной работы являются разработка и валидация моделей для прогнозирования динамической вязкости от независимых входных параметров: концентрации диоксида кремния SiO₂, кислотности рН, а также скорости сдвига $\gamma$. Проведен анализ влияния состава суспензии на ее динамическую вязкость. Выявлены статистически однородные по составу группы суспензий, в рамках которых возможна взаимозаменяемость составов. Показано, что при малых скоростях сдвига реологические свойства суспензий существенно отличаются от свойств, полученных на более высоких скоростях. Установлены значимые положительные корреляции динамической вязкости суспензии с концентрацией SiO₂ и кислотностью рН, отрицательные — со скоростью сдвига $\gamma$. Построены регрессионные модели с регуляризацией зависимости динамической вязкости $\eta$ от концентраций SiO₂, NaOH, H₃PO₄, ПАВ (поверхностно-активное вещество), ЭДА (этилендиамин), скорости сдвига $\gamma$. Для более точного прогнозирования динамической вязкости были обучены модели с применением алгоритмов нейросетевых технологий и машинного обучения (многослойного перцептрона MLP, сети радиальной базисной функции RBF, метода опорных векторов SVM, метода случайного леса RF). Эффективность построенных моделей оценивалась с использованием различных статистических метрик, включая среднюю абсолютную ошибку аппроксимации (MAE), среднюю квадратическую ошибку (MSE), коэффициент детерминации $R^2$, средний процент абсолютного относительного отклонения (AARD%). Модель RF показала себя как лучшая модель на обучающей и тестовой выборках. Определен вклад каждой компоненты в построенную модель, показано, что наибольшее влияние на динамическую вязкость оказывает концентрация SiO₂, далее кислотность рН и скорость сдвига $\gamma$. Точность предлагаемых моделей сравнивается с точностью ранее опубликованных в литературе моделей. Результаты подтверждают, что разработанные модели можно рассматривать как практический инструмент для изучения поведения наножидкостей, в которых используются водные суспензии на основе наноразмерных частиц диоксида кремния.

The rheological behavior of aqueous suspensions based on nanoscale silicon dioxide particles strongly depends on the dynamic viscosity, which affects directly the use of nanofluids. The purpose of this work is to develop and validate models for predicting dynamic viscosity from independent input parameters: silicon dioxide concentration SiO₂, pH acidity, and shear rate $\gamma$. The influence of the suspension composition on its dynamic viscosity is analyzed. Groups of suspensions with statistically homogeneous composition have been identified, within which the interchangeability of compositions is possible. It is shown that at low shear rates, the rheological properties of suspensions differ significantly from those obtained at higher speeds. Significant positive correlations of the dynamic viscosity of the suspension with SiO₂ concentration and pH acidity were established, and negative correlations with the shear rate $\gamma$. Regression models with regularization of the dependence of the dynamic viscosity $\eta$ on the concentrations of SiO₂, NaOH, H₃PO₄, surfactant (surfactant), EDA (ethylenediamine), shear rate γ were constructed. For more accurate prediction of dynamic viscosity, the models using algorithms of neural network technologies and machine learning (MLP multilayer perceptron, RBF radial basis function network, SVM support vector method, RF random forest method) were trained. The effectiveness of the constructed models was evaluated using various statistical metrics, including the average absolute approximation error (MAE), the average quadratic error (MSE), the coefficient of determination $R^2$, and the average percentage of absolute relative deviation (AARD%). The RF model proved to be the best model in the training and test samples. The contribution of each component to the constructed model is determined. It is shown that the concentration of SiO₂ has the greatest influence on the dynamic viscosity, followed by pH acidity and shear rate γ. The accuracy of the proposed models is compared to the accuracy of models previously published. The results confirm that the developed models can be considered as a practical tool for studying the behavior of nanofluids, which use aqueous suspensions based on nanoscale particles of silicon dioxide.

В работе рассматривается применение технологии роевого интеллекта для построения агентных имитационных моделей. В качестве примера построена минимальная модель, иллюстрирующая влияние информационных воздействий на правила поведения агентов в простейшей модели конкуренции между двумя популяциями, агенты которых выполняют простейшую задачу переноса ресурса из подвижного источника на свою территорию. Алгоритм движения агентов в пространстве модели реализован на основе классического алгоритма роя частиц. Агенты имеют жизненный цикл, то есть учитываются процессы рождения и гибели. В модели учитываются информационные процессы, которые определяют целевые функции поведения вновь появившихся агентов. Эти процессы (обучение и переманивание) определяются информационными воздействиями со стороны популяций. При определенных условиях в системе агентов возникает третья популяция. Агенты такой популяции информационно воздействуют на агентов остальных популяций в некотором радиусе вокруг себя, изменяя их правила поведения в соответствии со своими, что в определенных условиях вытесняет остальные популяции.

В результате проведенных имитационных экспериментов было показано, что в системе реализуются следующие финальные состояния: вытеснение новой популяцией остальными, сосуществование новой популяции и остальных популяций и отсутствие такой популяции. Было показано, что с увеличением радиуса влияния агентов популяция с измененными правилами поведения вытесняет все остальные. Также показано, что в случае труднодоступного ресурса стратегия переманивания агентов конкурирующей популяции более выгодна.

The paper considers the application of swarm intelligence technology to build agent-based simulation models. As an example, a minimal model is constructed illustrating the influence of information influences on the rules of behavior of agents in the simplest model of competition between two populations, whose agents perform the simplest task of transferring a resource from a mobile source to their territory. The algorithm for the movement of agents in the model space is implemented on the basis of the classical particle swarm algorithm. Agents have a life cycle, that is, the processes of birth and death are taken into account. The model takes into account information processes that determine the target functions of the behavior of newly appeared agents. These processes (training and poaching) are determined by information influences from populations. Under certain conditions, a third population arises in the agent system. Agents of such a population informatively influence agents of other populations in a certain radius around themselves, changing.

As a result of the conducted simulation experiments, it was shown that the following final states are realized in the system: displacement of a new population by others, coexistence of a new population and other populations and the absence of such a population. It has been shown that with an increase in the radius of influence of agents, the population with changed rules of behavior displaces all others. It is also shown that in the case of a hard-to-access resource, the strategy of luring agents of a competing population is more profitable.

В данной работе разработана вычислительная модель теплового состояния молочной железы с внутритканевым новообразованием. Модель базируется на модифицированном биотепловом уравнении Пеннеса и описывает пятислойную биологическую структуру, включающую кожу, жировую, железистую и мышечную ткани, а также зону опухоли. На внешней границе области моделируется конвективный теплообмен с окружающей средой, на внутренней границе задается фиксированная температура тела. Дополнительно учитывается пространственный нагрев поверхности, описываемый экспоненциально затухающим законом Бугера – Ламберта – Бера. Теплопроводность тканей и перфузия крови зависят от температуры по линейным законам, что отражает механизмы физиологической терморегуляции. Краевая задача для дифференциального уравнения в частных производных решалась численно с использованием явно-неявной конечно-разностной схемы; полученная после дискретизации система линейных алгебраических уравнений решалась методом прогонки. Численные эксперименты показали, что наличие даже небольшой опухоли приводит к локальному повышению температуры тканей на 0,5–1 ^◦C вследствие увеличения метаболической активности и снижения кровотока. Эта температурная аномалия становится выраженной при диаметре опухоли свыше 10 мм. Установлено, что глубина расположения новообразования существенно влияет на распределение температурного поля: при поверхностном залегании тепловой максимум смещается к коже, тогда как при более глубоком — формируется в железистой ткани. Эффективность гипертермического воздействия оценивалась с помощью интегрального критерия термального некроза, основанного на законе Аррениуса. Показано, что при поверхностной тепловой нагрузке около 5 кВт/м² и коэффициенте ослабления 100 м⁻¹ разрушение опухолевых тканей начинается через 2–3 минуты облучения, при этом здоровые ткани сохраняются в пределах безопасного температурного диапазона. Уменьшение коэффициента ослабления приводит к более глубокому распространению тепла и раннему повреждению железистой ткани, что сужает терапевтическое окно. Построены карты распределения температуры, времени до наступления некроза и глубины термического поражения в зависимости от мощности облучения, диаметра и положения опухоли.

The paper presents a computational model of the thermal state of the breast with an interstitial tumor. The model is based on the modified Pennes biothermal equation and describes a five-layered biological area including skin, subcutaneous fat, glandular and muscular tissues, as well as a neoplasm zone. Convective heat exchange with the environment is taken into account at the outer boundary, and body temperature is maintained at the internal boundary. In addition, the fabric surface is exposed to exponentially attenuating effects of spatial heating, such a heating scheme is actually based on the Bouguer – Lambert – Baer law. Tissue thermal conductivity and blood perfusion are modeled by linear functions of temperature, reflecting physiological thermoregulation. The boundary-value problem for the partial differential equation has been solved numerically using an explicit-implicit finite difference scheme; the system of algebraic equations getting after an approximation of the mentioned boundary-value problem is solved by the Thomas procedure. Numerical experiments have shown that even a small tumor increases the local temperature of tissues by half a degree due to increased metabolism and delayed blood perfusion. This anomaly is clearly manifested in tumors larger than ten millimeters. It was found that the depth of occurrence critically affects the thermal response: when the tumor is located closer to the surface, the maximum temperature shifts to the skin, whereas at a deeper position, a thermal peak forms inside the glandular tissue. The effectiveness of hyperthermic exposure was assessed by the integral criterion of thermal necrosis based on the Arrhenius law. At a radiation intensity that creates a surface thermal load of about five kilowatts per square meter and an attenuation factor of one hundred, tumor destruction begins after two to three minutes of exposure, while the surrounding healthy tissues remain within safe temperatures. Reducing the attenuation coefficient leads to the opposite effect: heat spreads deeper, and the glandular tissue is damaged first, which limits the therapeutic window. Additionally, maps of the distribution of temperature, time to necrosis, and the depth of thermal damage were constructed depending on the irradiation power, diameter, and position of the tumor.

Лазерная полировка является перспективной технологией финишной обработки изделий из кварцевого стекла, позволяющей устранять дефекты подповерхностного слоя, возникающие при механической обработке. Однако сложность и нелинейность физических процессов, протекающих при лазерном воздействии, затрудняют подбор оптимальных технологических режимов. Целью данной статьи является разработка, сравнительный анализ и применение высокоточных прогностических моделей для предсказания и оптимизации основных показателей процесса лазерной полировки кварцевого стекла. На основе верифицированной конечно-элементной модели, реализованной в среде ANSYS, был сгенерирован набор данных о температурных полях и полях напряжений при различных сочетаниях технологических параметров. Этот набор данных использовался для построения и верификации четырех типов прогностических моделей: полиномиальной регрессии, нечеткой системы вывода (Fuzzy Logic), адаптивной нейро-нечеткой системы (ANFIS) и нейронной сети типа многослойный персептрон (MLP). Качество моделей оценивалось на тестовой выборке с использованием статистических метрик МAE, RMSE, MAPE, $R^2$, $R^2_{Adj}$. Сравнительный анализ моделей показал значительное превосходство нейросетевой модели MLP, которая продемонстрировала наивысшую точность прогнозирования для всех выходных параметров, достигнув значений скорректированного коэффициента детерминации ($R^2_{Adj}$) выше 0,97 и средней абсолютной процентной ошибки (МАРЕ) в диапазоне 0,7–2,8%. Использование этой модели в качестве суррогатной функции совместно с генетическим алгоритмом позволило успешно определить оптимальные технологические параметры. Разработанная нейросетевая модель MLP является надежным и высокоточным инструментом не только для прогнозирования, но и для оптимизации результатов лазерной полировки кварцевого стекла СО₂-лазером. Она способна эффективно аппроксимировать сложные нелинейные зависимости в процессе и может служить основой для создания интеллектуальных систем управления и оптимизации данной технологии.

Laser polishing is a promising technology for the finishing of fused quartz (fused silica or quartz glass) products, enabling the removal of subsurface defects induced by mechanical processing. However, the complexity and nonlinearity of the physical processes occurring during laser irradiation complicate the selection of optimal technological parameters. The present paper aims to develop, comparatively analyze, and apply high-precision predictive models for forecasting and optimizing the key performance indicators of the laser polishing process for quartz glass. A verified finite element model implemented in the ANSYS software environment produced a dataset of temperature and stress fields for various combinations of process parameters. This dataset was used to develop and validate four types of predictive models: Polynomial Regression, a Fuzzy Logic System, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), and a Multilayer Perceptron (MLP) neural network. The models’ quality was evaluated on a test set using the statistical metrics MAE, RMSE, MAPE, $R^2$, and  $R^2_{Adj}$. A comparative analysis of the models revealed the significant superiority of the MLP neural network, which demonstrated the highest prediction accuracy for all output parameters, achieving Adjusted $R^2$ ($R^2_{Adj}$.) values above 0.97 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) in the range of 0.7–2.8%. This model was effectively utilized as a surrogate function in combination with a genetic algorithm to successfully identify the optimal process parameters. The constructed MLP neural network model functions as a reliable and high-precision tool, facilitating both prediction and the optimization of fused quartz polishing outcomes using a CO₂ laser. This approach effectively approximates the complex nonlinear dependencies inherent in the process and can serve as a foundation for developing intelligent control and optimization systems for this technology.

Рассматривается задача построения различий, возникающих при редактировании документов в формате ${\mathrm{\LaTeX}}$. Каждый документ представляется в виде синтаксического дерева, узлы которого называются токенами. Строится минимально возможное текстовое представление документа, не меняющее синтаксическое дерево. Весь текст разбивается на фрагменты, границы которых соответствуют токенам. С помощью алгоритма Хиршберга строится отображение последовательности текстовых фрагментов изначального документа в аналогичную последовательность отредактированного документа, соответствующее минимальному редактирующему расстоянию. Строится отображение символов текстов, соответствующее отображению последовательностей текстовых фрагментов. В синтаксических деревьях выделяются токены такие, что символы соответствующих фрагментов текста при отображении либо все не меняются, либо все удаляются, либо все добавляются. Для деревьев, образованных остальными токенами, строится отображение с помощью алгоритма Zhang–Shasha.

The problem is constructing the differences that arise on ${\mathrm{\LaTeX}}$ documents editing. Each document is represented as a parse tree whose nodes are called tokens. The smallest possible text representation of the document that does not change the syntax tree is constructed. All of the text is splitted into fragments whose boundaries correspond to tokens. A map of the initial text fragment sequence to the similar sequence of the edited document corresponding to the minimum distance is built with Hirschberg algorithm A map of text characters corresponding to the text fragment sequences map is cunstructed. Tokens, that chars are all deleted, or all inserted, or all not changed, are selected in the parse trees. The map for the trees formed with other tokens is built using Zhang–Shasha algorithm.

В работе построена математическая модель, отражающая основные особенности протестных акций. Получено аналитическое решение при условии, что в протестных акциях участвует только возбужденная часть населения. Численное значение коэффициентов модели оценено по реальным данным для каскадных протестных акций, происходивших в г. Лейпциге в 1989 г. Проанализировано возможное изменение числа участников протестной акции под влиянием изменения коэффициентов модели.

A mathematical model that reflects the main features of the protests is constructed in this paper. An analytical solution was found with assuming that only excited part of the population involved in protests. The numerical value of the model coefficients was estimated from the real data for the cascade of protests that took place in Leipzig in 1989. The changes of the participants number in the protest action with influence the model coefficients was analysed.

В статье приводятся результаты трехмерного моделирования экологического состояния мелководного водоема на примере Азовского моря с использованием схем повышенного порядка точности на многопроцессорной вычислительной системе Южного федерального университета. Для решения поставленной задачи были построены и изучены дискретные аналоги операторов конвективного и диффузионного переносов четвертого порядка точности в случае частичной заполненности ячеек расчетной области. Разработанные схемы повышенного (четвертого) порядка точности были использованы при решении задач водной экологии для моделирования пространственного распределения загрязняющих биогенных веществ, вызывающих бурный рост фитопланктона, многие виды которого являются токсичными и вредоносными. Использование схем повышенного порядка точности позволило повысить качество входных данных, а также уменьшить значение погрешности при решении модельных задач водной экологии. Были проведены численные эксперименты для задачи транспорта веществ на основе схем второго и четвертого порядков точностей, которые показали, что для задачи диффузии-конвекции удалось повысить точность в 48,7 раз. Предложен и численно реализован математический алгоритм, предназначенный для восстановления рельефа дна мелководного водоема на основе гидрографической информации (глубины водоема в отдельных точках или изолиний уровня), с помощью которого была получена карта рельефа дна Азовского моря, используемая для построения полей течений, рассчитанных на основе гидродинамической модели. Поля течений водного потока используются в работе в качестве входной информации для моделей водной экологии. Была разработана библиотека двухслойных итерационных методов, предназначенная для решения девятидиагональных сеточных уравнений, возникающих при дискретизации модельных задач изменения концентраций загрязняющих веществ, планктона и рыб на многопроцессорной вычислительной системе, что позволило повысить точность расчетных данных и дало возможность получать оперативные прогнозы изменения экологического состояния мелководного водоема в кратчайшие временные промежутки.

The article covered results of three-dimensional modeling of ecologic situation of shallow water on the example of the Azov Sea with using schemes of increased order of accuracy on multiprocessor computer system of Southern Federal University. Discrete analogs of convective and diffusive transfer operators of the fourth order of accuracy in the case of partial occupancy of cells were constructed and studied. The developed scheme of the high (fourth) order of accuracy were used for solving problems of aquatic ecology and modeling spatial distribution of polluting nutrients, which caused growth of phytoplankton, many species of which are toxic and harmful. The use of schemes of the high order of accuracy are improved the quality of input data and decreased the error in solutions of model tasks of aquatic ecology. Numerical experiments were conducted for the problem of transportation of substances on the basis of the schemes of the second and fourth orders of accuracy. They’re showed that the accuracy was increased in 48.7 times for diffusion-convection problem. The mathematical algorithm was proposed and numerically implemented, which designed to restore the bottom topography of shallow water on the basis of hydrographic data (water depth at individual points or contour level). The map of bottom relief of the Azov Sea was generated with using this algorithm. It’s used to build fields of currents calculated on the basis of hydrodynamic model. The fields of water flow currents were used as input data of the aquatic ecology models. The library of double-layered iterative methods was developed for solving of nine-diagonal difference equations. It occurs in discretization of model tasks of challenges of pollutants concentration, plankton and fish on multiprocessor computer system. It improved the precision of the calculated data and gave the possibility to obtain operational forecasts of changes in ecologic situation of shallow water in short time intervals.

The Lipschitz continuous property has been used for a long time to solve the global optimization problem and continues to be used. Here we can mention the work of Piyavskii, Yevtushenko, Strongin, Shubert, Sergeyev, Kvasov and others. Most papers assume a priori knowledge of the Lipschitz constant, but the derivation of this constant is a separate problem. Further still, we must prove that an objective function is really Lipschitz, and it is a complicated problem too. In the case where the Lipschitz continuity is established, Strongin proposed an algorithm for global optimization of a satisfying Lipschitz condition on a compact interval function without any a priori knowledge of the Lipschitz estimate. The algorithm not only finds a global extremum, but it determines the Lipschitz estimate too. It is known that every function that satisfies the Lipchitz condition on a compact convex set is uniformly continuous, but the reverse is not always true. However, there exist models (Arutyunova, Dulliev, Zabotin) whose study requires a minimization of the continuous but definitely not Lipschitz function. One of the algorithms for solving such a problem was proposed by R. J. Vanderbei. In his work he introduced some generalization of the Lipchitz property named $\varepsilon$-Lipchitz and proved that a function defined on a compact convex set is uniformly continuous if and only if it satisfies the $\varepsilon$-Lipchitz condition. The above-mentioned property allowed him to extend Piyavskii’s method. However, Vanderbei assumed that for a given value of $\varepsilon$ it is possible to obtain an associate Lipschitz $\varepsilon$-constant, which is a very difficult problem. Thus, there is a need to construct, for a function continuous on a compact convex domain, a global optimization algorithm which works in some way like Strongin’s algorithm, i.e., without any a priori knowledge of the Lipschitz $\varepsilon$-constant. In this paper we propose an extension of Strongin’s global optimization algorithm to a function continuous on a compact interval using the $\varepsilon$-Lipchitz conception, prove its convergence and solve some numerical examples using the software that implements the developed method.

The Lipschitz continuous property has been used for a long time to solve the global optimization problem and continues to be used. Here we can mention the work of Piyavskii, Yevtushenko, Strongin, Shubert, Sergeyev, Kvasov and others. Most papers assume a priori knowledge of the Lipschitz constant, but the derivation of this constant is a separate problem. Further still, we must prove that an objective function is really Lipschitz, and it is a complicated problem too. In the case where the Lipschitz continuity is established, Strongin proposed an algorithm for global optimization of a satisfying Lipschitz condition on a compact interval function without any a priori knowledge of the Lipschitz estimate. The algorithm not only finds a global extremum, but it determines the Lipschitz estimate too. It is known that every function that satisfies the Lipchitz condition on a compact convex set is uniformly continuous, but the reverse is not always true. However, there exist models (Arutyunova, Dulliev, Zabotin) whose study requires a minimization of the continuous but definitely not Lipschitz function. One of the algorithms for solving such a problem was proposed by R. J. Vanderbei. In his work he introduced some generalization of the Lipchitz property named $\varepsilon$-Lipchitz and proved that a function defined on a compact convex set is uniformly continuous if and only if it satisfies the $\varepsilon$-Lipchitz condition. The above-mentioned property allowed him to extend Piyavskii’s method. However, Vanderbei assumed that for a given value of $\varepsilon$ it is possible to obtain an associate Lipschitz $\varepsilon$-constant, which is a very difficult problem. Thus, there is a need to construct, for a function continuous on a compact convex domain, a global optimization algorithm which works in some way like Strongin’s algorithm, i.e., without any a priori knowledge of the Lipschitz $\varepsilon$-constant. In this paper we propose an extension of Strongin’s global optimization algorithm to a function continuous on a compact interval using the $\varepsilon$-Lipchitz conception, prove its convergence and solve some numerical examples using the software that implements the developed method.