Оптимизация в задачах идентификации логико-вероятностных моделей риска

Приведены результаты исследований по идентификации логико-вероятностных (ЛВ) моделей риска с группами несовместных событий методом случайного поиска. Исследовалась зависимость целочисленной многоэкстремальной многопараметрической целевой функции задачи оптимизации от числа оптимизаций, максимальной и минимальной амплитуд приращений параметров, начального значения целевой функции, выбора одинаковых или разных амплитуд приращений для разных параметров, распределения рисков объектов.В результате предложена эффективная технология поиска глобального экстремума при идентификации ЛВ-модели риска за приемлемое для практики времявычислений.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. И. Кибзун