Применение методов случайного поиска и методов машинного обучения к задаче оптимизации в многомерном пространстве

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 данн ых 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.