Антоневич, МаринаМаринаАнтоневичДідик, АннаАннаДідик0000-0003-1088-9547Тмєнова, Наталія ПилипівнаНаталія ПилипівнаТмєнова0000-0002-9954-8767Снитюк, Віталій ЄвгеновичВіталій ЄвгеновичСнитюк2026-03-042026-03-042021-11-04M. Antonevych, A. Didyk, N. Tmienova, V. Snytyuk, “Choosing the best parameters for method of deformed stars in n-dimensional space” Advanced Information Technology, vol. 1, p. 24–28, 2021.УДК 004.8910.17721/AIT.2021.1.03https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/11830This paper is devoted to the problem of optimization of a function in -dimensional space, which, in general case, is polyextreme and undifferentiated. The new method of deformed stars in n-dimensional space was proposed. It is built on the ideas and principles of the evolutionary paradigm. Method of deformed stars is based on the assumption of using potential solutions groups. There by it allows to increase the rate of the accuracy and the convergence of the achieved result. Populations of potential solutions are used to optimize the multivariable function. In contrast to the classical method of deformed stars, we obtained a method that solves problems in -dimensional space, where the population of solutions consists of 3-, 4-, and 5-point groups. The advantages of the developed method over genetic algorithm, differential evolution and evolutionary strategy as the most typical evolutionary algorithms are shown. Also, experiments were performed to investigate the best configuration of method of deformed stars parameters.Ця стаття присвячена проблемі оптимізації функції в n-вимірному просторі, яка, в загальному випадку, є поліекстремальною та недиференційованою. Запропоновано новий метод деформованих зірок у n-вимірному просторі. Він побудований на ідеях та принципах еволюційної парадигми. Метод деформованих зірок базується на припущенні використання груп потенційних рішень. Тим самим він дозволяє підвищити точність та збіжність досягнутого результату. Для оптимізації багатовимірної функції використовуються популяції потенційних рішень. На відміну від класичного методу деформованих зірок, ми отримали метод, який розв'язує задачі в n-вимірному просторі, де популяція рішень складається з 3-, 4- та 5-точкових груп. Показано переваги розробленого методу над генетичним алгоритмом, диференціальною еволюцією та еволюційною стратегією як найбільш типовими еволюційними алгоритмами. Також були проведені експерименти для дослідження найкращої конфігурації параметрів методу деформованих зірок.enenterprisetechnologyoptimizationmethodexperimentтехнологіяоптимізаціяметодекспериментСтаття