Метод - наискорейший спуск
Cтраница 2
Метод наискорейшего спуска состоит в предварительном определении направления градиента. [16]
 |
Метод наискорейшего спуска ( а и примеры его применения ( б, в. [17] |
Метод наискорейшего спуска обладает пониженной помехоустойчивостью. [18]
 |
Характер изменения Е в окрестности срыва. [19] |
Метод наискорейшего спуска ( рис. 18, б) отличается от метода градиента тем, что градиент целевой функции определяется не на каждом рабочем шаге. В случае успешного шага движение к экстремуму производится в выбранном ранее направлении; при неуспешном шаге определяется новое направление градиента. [20]
Метод наискорейшего спуска является развитием метода градиента. [21]
Метод наискорейшего спуска обеспечивает малое время выхода системы в область экстремума. [22]
Метод наискорейшего спуска ( Мак-Унни, 1956 ( а, б) ] идеально приспособлен для нахождения самосогласованных решений. [23]
Метод наискорейшего спуска применим в случаях, когда / ( X) унимодальна ( а не только строго унимодальна), а также при ошибках эксперимента. [24]
Метод наискорейшего спуска близок к методу градиента и отличается лишь тем, что движение направляется не по мгновенному значению градиента функции качества, а по его значению в начале движения до момента обращения в нуль частной производной dF / dl по направлению движения. [25]
Метод наискорейшего спуска представляет собой сочетание основных идей метода релаксации и метода градиента. После того как в начальной точке найден градиент оптимизируемой функции и тем самым определено направление наибыстрейшего ее убывания в указанной точке, в данном направлении делается шаг спуска. Если значение функции в результате этого шага уменьшилось, то осуществляется очередной шаг в том же направлении, и так до тех пор, пока в этом направлении не будет найден минимум, после чего вычисляется градиент и определяется новое направление наибыстр ейшего убывания целевой функции. [26]
Метод наискорейшего спуска сходится слишком медленно, если целевая функция имеет овражный характер. Иногда он может вообще не сойтись за приемлемое время. В этом отношении более совершенны методы оптимизации, в которых используются вторые производные критерия оптимальности, например, метод Ньютона. [27]
Поэтому метод наискорейшего спуска является градиентным методом с оптимальным выбором длины рабочего шага. Он дает наибольший эффект на один этап по сравнению с обычным методом градиента. Указанное обстоятельство и определяет большое распространение метода наискорейшего спуска для решения технических и математических задач. [28]
 |
Процедура поиска оптимальных параметров методом Гаусса-Зейделя. [29] |
Сущность метода наискорейшего спуска применительно к рассмотренной задаче заключается в следующем. Устанавливают некоторые начальные значения RQ и е, при которых вычисляют ( IV. Затем вновь задают начальное значение R0 и изменяют е на величину Де. [30]
Страницы: 1 2 3 4