В данной работе исследуется возможность улучшения работы метаэвристического алгоритма на жёстких целевых функционалах путём гибридизации алгоритма с методом Розенброка. В ходе работы были созданы гибридные алгоритмы дифференциальной эволюции, в которых метод Розенброка выполняется с разной вероятностью и был выбран оптимальный. Выбранная модификация была протестирована на функционалах разной размерности и степени овражности с целью сравнить гибридный метод с исходными. Тесты показали, что гибридный метод в большинстве случаев эффективнее дифференциальной эволюции. Значит, гибридизация метаэвристического метода с методом Розенброка помогает повысить скорость и точность решения на жёстких функционалах.

In this paper, we investigate the possibility of improving the performance of the metaheuristic algorithm on rigid target functionals by hybridizing the algorithm with the Rosenbrock method. In the course of the work, hybrid algorithms of differential evolution were created, in which the Rosenbrock method is performed with different probabilities and the optimal one was chosen.The chosen modification was tested on functionals of different dimensions and gully degrees in order to compare the hybrid method with the original ones. Tests have shown that the hybrid method is in most cases more effective than the differential evolution. This means that hybridization of the metaheuristic method with the Rosenbrock method helps to increase the speed and accuracy of the solution on stiff functionals.