Сравнительный анализ работы алгоритмов

График зависимости времени выполнения программы от объема выборки

Исходя из представленного выше графика можно сделать следующие выводы:

Наиболее быстрым алгоритмом для решения поставленной задачи является метод покоординатного спуска, однако решение, найденное данным методом будет приблизительным — проблема «ямы» экстремума;

Генетический алгоритм является следующим по скорости работы методом, однако, следует учитывать, что в изначально представленном виде данны алгоритм не применим для нахождения глобального минимума, как следствие — вынужденная модернизация алгоритма для нахождения корректного решения;

Метод PSO проигрывает во времени генетическому алгоритму и покоординатному спуску, что, в том числе, связано с фиксированным количеством итераций, однако, учитывая, что данный метод не нуждается в модернизации для решения поставленной задачи и осуществляет поиск более точных значений экстремумов, нежели покоординатный спуск, данный метод будет являться наиболее предпочтительным для использования.

График зависимости количества итераций от объема выборки

Исходя из представленного выше графика можно сделать следующие выводы:

Объем выборки для покоординатного спуска почти не влияет на количество итераций;

Для генетического алгоритма характерно отсутствие прямой связи между объемом выборки и итерациями, значение итераций может колебаться как в большую, так и в меньшую сторону, вне зависимости от объема выборки;

Для метода роя частиц количество итераций фиксировано и не зависит от объема выборки.