Cтраница 1
Метод слепого поиска заключается в просматривании точек допустимой области и отборе таких точек, где значение Q минимально. Слепой поиск может производиться в различных формах. На рис. 10.12, а показана одна из форм слепого поиска - сканирование, когди точки области одна за другой просматриваются в определенном порядке. [1]
Метод слепого поиска требует значительной затраты времени, поэтому несмотря на его простоту он имеет ограниченное применение. [2]
Анализ возможностей использования двух методов слепого поиска для решения многофакторных экстремальных задач показал, с одной стороны, ряд их положительных свойств, а с другой - ограниченность их применения кругом задач с небольшим числом оптимизируемых параметров. Второй весьма важной областью применения методов слепого поиска является их использование в алгоритмах, сочетающих в себе ряд методов, в частности для определения абсолютного оптимума в многоэкстремальных задачах и для оптимизации дискретно изменяющихся параметров. [3]
Точка а на 1 - м этапе алгоритма ищется методом слепого поиска, когда испытываемые значения ос независимы и равномерно распределены в R0, а в качестве точки а берется ближайшая к ajj - граничная точка. [4]
На рис. П-32 показана для примера в виде прямоугольника на плоскости ( хг, х2) область допустимых изменений) этих переменных. Метод слепого поиска заключается в просматривании точек допустимой области в заранее установленном порядке или без всякого порядка и в отборе такой точки, для которой значение F минимально. На рис. П-32, а показана одна из форм слепого поиска - сканирование, при котором точки области одна за другой просматриваются в определенном порядке, например, строчка за строчкой. [5]
На рис. П-32 показана для примера в виде прямоугольника на плоскости ( хг, х %) область допустимых изменений) этих переменных. Метод слепого поиска заключается в просматривании точек допустимой области в заранее установленном порядке или без всякого порядка и в отборе такой точки, для которой значение F минимально. На рис. П-32, а показана одна из форм слепого поиска - сканирование, при котором точки области одна за другой просматриваются в определенном порядке, например, строчка за строчкой. [6]
На рис. П-32 показана для примера в виде прямоугольника на плоскости ( хг, х2) область допустимых изменений) этих переменных. Метод слепого поиска заключается в просматривании точек допустимой области в заранее установленном порядке или без всякого порядка и в отборе такой точки, для которой значение F минимально. На рис. П-32, а показана одна из форм слепого поиска - сканирование, при котором точки области одна за другой просматриваются в определенном порядке, например, строчка за строчкой. [7]
При этом информация о функции 5s, полученная в результате какого-либо варианта расчета используется при последующем расчете лишь в ограниченном объеме, а само определение экстремального значения функции & не сопровождается последовательным улучшением промежуточных результатов. К преимуществам метода слепого поиска следует отнести простоту алгоритма и программы оптимизации, малый объем необходимой машинной памяти и возможность нахождения абсолютного оптимума. Главным недостатком метода является большое время работы ЭВМ, так как приходится рассматривать все возможные варианты сочетаний значений оптимизируемых параметров. [8]
Анализ возможностей использования двух методов слепого поиска для решения многофакторных экстремальных задач показал, с одной стороны, ряд их положительных свойств, а с другой - ограниченность их применения кругом задач с небольшим числом оптимизируемых параметров. Второй весьма важной областью применения методов слепого поиска является их использование в алгоритмах, сочетающих в себе ряд методов, в частности для определения абсолютного оптимума в многоэкстремальных задачах и для оптимизации дискретно изменяющихся параметров. [9]
В рассматриваемых далее примерах параметрического синтеза согласующих цепей определение глобального минимума целевой функции Я является обязательным условием оптимального проектирования устройства. Самый простой и надежный - это метод слепого поиска или последовательного перебора. Очевидно, что с увеличением k значение N резко возрастает и время решения задачи становится неоправданно большим. [10]
Более экономичной по объему вычислений является комбинация одного из методов слепого поиска с одним из методов направленного поиска, например с градиентным или покоординатного спуска. [11]
Возможность экспоненциального взрывного роста дерева1 поиска, присущая любой схеме порождения решений задачи, предупреждает нас, что не стоит полагаться на грубую силу компьютеров - даже самых больших и быстрых - в качестве компенсации невежества и неразборчивости генераторов решений. Время от времени у некоторых людей возникает надежда, что будет найден достаточно быстродействующий компьютер, который можно будет так хитроумно запрограммировать, чтобы он смог хорошо играть в шахматы методом слепого поиска. [12]