Главное внимание обращается на проблему решения задач поисковой оптимизации многоэкстремальных объектов, сложность которых существенно выше сложности одноэкстремальных задач.
Авторы придерживаются мнения, что наиболее актуальным инструментом для нахождения всех экстремумов исследуемого объекта являются эвристические методы. В связи с этим большое место в работе занимает рассмотрение трех наиболее известных и исследованных эвристических методов: метода роящихся частиц, муравьиного алгоритма и эволюционногенетического алгоритма. В каждом из этих методов помимо общеизвестных конструкций были использованы свои специфические подходы по обнаружению и идентификации оптимумов. Эти подходы объединяет необходимость осуществления кластеризации данных. Каждый метод может обеспечить необходимую заданную точность решения экстремальной задачи с использованием приемлемого ресурса времени. На основе этих трех методов ведется исследование тестовых функций Растригина и функции. В результате проведенных экспериментов получены найти все оптимумы в исследуемых областях тестовых функций. Данный факт говорит о том, что все три алгоритма пригодны для решения задач, которые характеризуются многоэкстремальностью. Приведены наилучшие результаты, которые были получены по каждому из методов. Также указано время, которое было затрачено на их получение.
