This article presents the results of the development of a parallel computing system and testing its capabilities applied to solving scientific and educational problems. Three parallel variants of the simulated annealing algorithm are proposed and implemented for multiextreme criterion function of two variables with explicit constraints. The reliability and performance of parallel versions of the algorithm, depending on their parameters and the number of working nodes in parallel computing system, is investigated. It is shown that proposed parallel variants of simulating annealing algorithm allow successful finding the global minimum of multiextreme criterion function.

В данной статье представлены результаты создания параллельной вычислительной системы и проверки ее возможностей при решении учебных и научных задач. Рассмотрены и реализованы три варианта распараллеливания алгоритма оптимизации многоэкстремальной целевой функции двух переменных с явными ограничениями, основанного на стохастическом методе имитации отжига. Исследована зависимость надёжности и производительности параллельных версий алгоритма от их параметров и количества узлов параллельной вычислительной системы. Показано, что предложенные параллельные варианты алгоритма имитации отжига позволяют успешно находить глобальный минимум многоэкстремальной целевой функции.