Метод - покоординатный поиск
Cтраница 1
Метод покоординатного поиска реализуется при заданной неизменной последовательности изменения переменных с фиксированными шагами движения по каждой переменной. [1]
 |
Пример поиска по методу Гаусса-Зейделя [ IMAGE ] Пример окончания поиска на границе допустимой области. [2] |
В отличие от них метод покоординатного поиска дает возможность осуществить решение задачи как в непрерывной, так и непосредственно в смешанной целочисленной постановке, что повышает достоверность получаемых результатов. Для этого алгоритм, реализующий метод покоординатного поиска, должен быть построен так, чтобы поисковый шаг по дискретно изменяющемуся параметру мог равняться интервалу дискретизации. [3]
Начальной точкой поиска является решение, найденное методом покоординатного поиска. [4]
 |
Примеры преждевременного остано - иска неизменна внутри и ва процесса поиска на отдельных этапах схо. [5] |
Метод локального динамического программирования по аналогии с методом покоординатного поиска реализуется при фиксированных шагах движения на каждом этапе ( по каждой переменной) и обеспечивает приближенное отыскание локального оптимума. Этот метод мало чувствителен к функциональным свойствам допустимой об - 2 ласти поиска. [6]
 |
Примеры преждевременного остано - иска неизменна внутри и ва процесса поиска на отдельных этапах схо. [7] |
Начальной точкой поиска является решение, найденное методом покоординатного поиска. [8]
Несмотря на простоту реализации на ЭВМ и логику, отмеченные недостатки ограничивают применение методов покоординатного поиска в чистом виде. Наиболее общие среди них сводятся к повороту координатных осей и построению новых направлений поиска. [9]
Это обстоятельство требует модификации метода Монте-Карло для случайного перебора только тех точек допустимой области, которые принадлежат вершинам многомерного параллелепипеда. Адаптация метода покоординатного поиска осуществляется выбором величины шага Д / 2А, которая позволяет переходить из одной вершины параллелепипеда в другие. [10]
В отличие от них метод покоординатного поиска дает возможность осуществить решение задачи как в непрерывной, так и непосредственно в смешанной целочисленной постановке, что повышает достоверность получаемых результатов. Для этого алгоритм, реализующий метод покоординатного поиска, должен быть построен так, чтобы поисковый шаг по дискретно изменяющемуся параметру мог равняться интервалу дискретизации. [11]
В общем случае достаточно эффективным оказывается применение алгоритмов с комбинацией методов статистических испытаний ( Монте-Карло) и покоординатного поиска. Для ограничений достаточно общего вида (7.22) путем введения соответствующих масштабов строится многомерный куб. В этом кубе путем статистических испытаний с определенной вероятностью находится аппроксимирующая управляющая функция, которая принимается за начальное приближение к глобальному оптимуму. Принимая полученное решение за начальное, методом покоординатного поиска находится ближайший локальный оптимум. [12]
В общем случае достаточно эффективным оказывается применение алгоритмов с комбинацией методов статистических испытаний ( Монте-Карло) и покоординатного поиска. Для ограничений достаточно общего вида (7.22) путем введения соответствующих масштабов строится многомерный куб. В этом кубе путем статистических испытаний с определенной вероятностью находится аппроксимирующая управляющая функция, которая принимается за начальное приближение к глобальному оптимуму. Принимая полученное решение за начальное, методом покоординатного поиска находится ближайший локальный оптимум. Если начальное решение находится в сфере притяжения глобального оптимума, то полученное после покоординатного поиска решение можно считать окончательным. [13]
Во-вторых, оптимизация на каждом этапе осуществляется по одной переменной. В этом проявляется сходство динамического программирования с методами покоординатного поиска. В-третьих, оптимизация переменной на данном этапе осуществляется с учетом конечного результата всех последующих этапов поиска. В этом заключается основное отличие динамического программирования от методов покоординатного поиска. Это отличие устанавливает связь текущего этапа поиска со всеми последующими, что позволяет оценить влияние направления и значения каждого шага поиска на конечный результат. [14]
Страницы: 1