Cтраница 2
Метод случайного поиска является по сути дела методом проб и ошибок, широко применяемый в практической деятельности при встрече с неизвестным объектом, который надо проанализировать. [16]
Метод случайного поиска достаточно прост, позволяет обозреть всю область возможных значений параметров синтеза, но требует очень большого объема вычислений. Число просчитываемых вариантов иногда достигает десятков и даже сотен тысяч. [17]
Метод случайного поиска чрезвычайно прост для программирования - в этом его основное преимущество леред другими методами. Поэтому метод случайного поиска рекомендуется использовать лишь тогда, когда требуется быстро запрограммировать задачу и рассчитать небольшое число вариантов режима ГЭС. [18]
Метод случайного поиска универсален, позволяет обследовать всю область допустимых значений параметров; основным недостатком является очень большой объем вычислений. [19]
Метод случайного поиска предполагает, что из начальной точки совершается сравнительно небольшое перемещение в произвольном направлении, после чего оценивается приращение показателя качества. В том случае, если показатель качества уменьшился, продолжается движение в заданном направлении до тех пор, пока продолжается уменьшение показателя качества. Если уменьшение показателя качества не происходит при движении в заданном направлении, то система возвращается в исходное состояние и снова определяется случайное направление движения. Метод случайного поиска может быть реализован достаточно просто при высокой эффективности алгоритма поиска. [20]
Метод случайного поиска вызывает некоторые затруднения в практической реализаций в связи со сложностью подбора весовых коэффициентов Kj для учета ограничений различного характера. Практический интерес представляют различные способы сокращения времени счета. [21]
Методом случайного поиска решается следующая задача. [22]
Методом случайного поиска были подобраны кинетические коэффициенты математического описания ( см. стр. [23]
Этот метод случайного поиска по существу представляет собой улучшение алгоритма, рассмотренного выше. При достаточном удалении от оптимума такая стратегия поиска оказывается весьма эффективной. [24]
Этим метод случайного поиска существенно отличается от неслучайных методов, при которых объем вычислений, по-видимому, растет нелинейно с увеличением размерности вектора х со скоростью, большей, чем при случайном поиске. [25]
Этот метод случайного поиска по существу представляет собой улучшение алгоритма, рассмотренного выше. Отличительной его особенностью является то, что при неудачном шаге hc № из точки: tffe) сразу производится шаг в обратном направлении - Нс № При достаточном удалении от оптимума такая стратегия поиска оказывается весьма эффективной. Если и обратный шаг оказывается неудачным, можно либо сделать новый случайный шаг из точки х № либо, что более целесообразно, перейти к поиску с уменьшенным размером шага. [26]
Достоинством метода случайного поиска является отсутствие контроля зависимости / от каждой из координат Yi в отдельности. Поэтому в отличие от рассмотренных выше детерминированных методов поиска увеличение числа координат У; в случае случайного поиска не усложняет процедуры поиска. [27]
Преимущества метода случайного поиска проявляются в тех случаях, когда необходимо регулировать объект большой сложности со многими степенями свободы в режиме значительных помех, причем объект может менять свои параметры. Таким объектом, в частности, и является ротор. [28]
Применение метода случайного поиска к балансировке ротора заключается в следующем. [29]
Идея метода случайного поиска состоит в следующем. Пусть задача минимизации решается для некоторой ограниченной области параметров. Если это возможно, то эта область соответствующим преобразованием координат переводится в единичный гиперкуб. Если такое преобразование неосуществимо, то производится замена координат таким образом, чтобы область поиска лежала внутри единичного гиперкуба. В этом случае эффективность поиска будет сильно зависеть от соотношения объемов единичного гиперкуба и области поиска в нем. [30]