Cтраница 1
Метод вектора спада представляет собой семейство алгоритмов, объединенных общей схемой. [1]
Метод вектора спада, по существу, является аналогом градиентных методов решения непрерывных задач математического программирования. [2]
Поскольку метод вектора спада направлен на поиск локального оптимума функционала, определим понятие локального минимума в дискретном пространстве. [3]
Алгоритм метода вектора спада для решения задачи (4.22) можно представить в виде последовательности таких шагов. [4]
Алгоритм метода вектора спада назван МВС; МСО, МДО - первый и второй декомпозиционные алгоритмы соответственно. [5]
Алгоритмы метода вектора спада для решения задач 1 и 2 не претерпевают существенных изменений по отношению к подобным алгоритмам для случая произвольного р, которые были описаны в настоящей главе. [6]
Применим алгоритм метода вектора спада такого типа к определению безусловного экстремума функции / ( х) и оценим время, необходимое для решения этой задачи. [7]
Эффективность алгоритма метода вектора спада подтверждена также при решении другого типа задач размещения - квадратичной задачи о назначениях, в частности, тест-задачи Штейнберга, широко известной в литературе. В табл. 21 приведены данные по решению этой задачи 12 алгоритмами, причем данные по первым десяти алгоритмам заимствованы нами из книги [134], а применение метода сужающихся окрестностей описано в работе [153]; в последней строке таблицы приведены данные о применении метода вектора спада. [8]
Отметим, что метод вектора спада следует рассматривать шире, чем подход к получению какой-либо локальной минимали. С этой точки зрения необходимо подходить к определению начального приближения, к правилу формирования окрестности U ( x ( l)) aG на каждой итерации алгоритма III. [9]
Один из алгоритмов метода вектора спада для решения приведенной выше задачи может быть представлен следующим образом. [10]
Рассмотрим одну из возможных реализаций метода вектора спада в применении к рассматриваемой задаче. [11]
В литературе обычно встречается описание метода вектора спада, когда топология на множестве G задается метрикой. [12]
В работах [48-59, 60] описано применение метода вектора спада к решению данной задачи. [13]
Алгоритм машинной реализации задачи (4.24), использующий метод вектора спада, имеет следующий вид. [14]
В применении к этой задаче схема метода вектора спада состоит в следующем. [15]