Описание алгоритма оптимизации, который в ходе работы имитирует гравитационное взаимодействие между объектами. В статье приводится верхнеуровневая стратегия работы, а также указаны достоинства и недостатки алгоритма

В данной работе предложен новый алгоритм глобальной условной оптимизации, использующий аппарат интервального анализа и эволюционных вычислений. Данный алгоритм является очень гибким за счет достаточно большого числа созданных интервальных генетических операторов, что позволяет производить его тонкую настройку в зависимости от решаемой задачи. Предложенный алгоритм может быть эффективно использован для решения задачи синтеза оптимального управления (программного или с полной обратной связью)

Статья, в которой приводятся примеры современных алгоритмов, имитирующих различные естественный процессы для решения задачи нелинейного программирования (Гармонический поиск, Искусственные иммунные системы, Гравитационный поиск, Разбросанный поиск, Метод перекрестной энтропии)

В статье предложено алгоритмическое и программное обеспечение применения аппарата интервального анализа к решению задачи максимизации стоимости предприятия в условиях ограниченных экономических параметров (средневзвешенных затрат на капитал, свободного денежного потока, ожидаемого темпа роста денежного потока)

В работе проведен подробный анализ разработанных ранее интервальных методов глобальной условной оптимизации (исследование динамики изменения целевой функции с ростом числа итераций, влияние желаемой точности на полученный результат, влияние параметров метода на сходимость) и составлен ряд рекомендаций по подбору входных параметров методов для достижения наиболее точного результата