Хашпер Белла Леонидовна, Кантор Ольга Геннадиевна

Уфимский государственный нефтяной технический университет

В работе предложен алгоритм решения задачи условной оптимизации в многомерном пространстве с применением методов случайного поиска и методов машинного обучения. Алгоритм апробирован для задачи количественного анализа многокомпонентных смесей на основе данных ультрафиолетовой (УФ) спектрометрии. Методом случайного поиска в комбинации с методами машинного обучения получена информация, способствующая планированию физико-химических экспериментов, направленных на решение задачи параметрической идентификации системы уравнений Фирордта.

многомерная оптимизация, метод случайного поиска, статистические методы, методы машинного обучения, задача классификации, задача регрессии, дерево решений, метод Trust-region, число обусловленности