Метод - направленный поиск
Cтраница 1
 |
Поиск методом прямого спуска - две переменные. [1] |
Метод направленного поиска может потребовать расчета всего 5 - 10 % всех возможных моделей, в то время как метод поиска на решетке рассчитывает число всех комбинаций. [2]
Множество методов направленного поиска для систематизации и краткого обзора отличительных свойств удобно разбить на три основные группы: 1) покоординатного поиска; 2) локальной аппроксимации; 3) случайных направлений. [3]
 |
Логическая схема алгоритмов поиска. [4] |
Существо методов направленного поиска состоит в выборе направления движения из каждой очередной точки в пространстве параметров таким образом, чтобы при этом улучшались результаты, полученные на предыдущих шагах. Поиск в данном случае продолжается до тех пор, пока еще удается улучшать значение функции цели. [5]
 |
Шпилеобразное пространство - одна переменная. [6] |
У методов направленного поиска в целом есть несколько недостатков. Поскольку метод направленного поиска не оценивает каждого кандидата, существует риск недостаточной точности. Направленный поиск гораздо более тщателен, чем пошаговый поиск. Но он менее точен, чем поиск на решетке. [7]
Каждый из методов направленного поиска имеет упомянутые нами слабые и сильные стороны. Вместе с тем им свойственны общие для всех методов преимущества и недостатки. Оснрвное их преимущество заключается в направленности поиска оптимума, что позволяет решать задачи с большим числом оптимизируемых параметров на ЭВМ среднего класса за приемлемое время. Именно это их достоинство обусловило широкое использование методов направленного поиска при решении экстремальных многофакторных задач. Среди недостатков методов направленного поиска следует выделить основной - возможность нахождения только локального оптимума или особой точки типа седловой. [8]
Рассмотрим этапы метода направленного поиска. [9]
При использовании методов направленного поиска оптимизация проводилась из пяти начальных точек, и в табл. 5.7 дано суммарное число обращений к модели. [10]
 |
Глобальный максимум - две переменные. [11] |
Рассматривая применение методов направленного поиска, важно помнить об этих проблемах. [12]
 |
Поиск экстремума методом градиента ( / / / и методом покоординатного поиска в пространстве смешанно-целочисленных ( / и непрерывных ( / / переменных. [13] |
Наконец, группа методов направленного поиска в общем характеризуется более сложными алгоритмами организации движения изображающей точки в процессе поиска. Прежде всего здесь, как было показано, проблемой является выбор значений пробных и рабочих шагов, количества пробных шагов, от которых зависит не только эффективность, но и работоспособность алгоритмов решения задач оптимизации. [14]
Меньшей эффективностью из исследуемых методов направленного поиска обладает метод Гаусса-Зейделя. Однако уже при п 3 это единственный метод ( из исследуемых здесь), который позволяет получать решение за приемлемое время при дискретно изменяющихся параметрах. [15]
Страницы: 1 2 3