Метод - градиент
Cтраница 1
Метод градиента приводил к точке максимума за 15 - 30 шагов. [1]
Метод градиента является одним из самых распространенных методов поиска экстремума. Смысл его сводится к организации движения системы в градиентном ( при максимизации) или антиградиентном ( при миними зации) направлении. Именно поэтому метод градиента можно считать локально-оптимальным методом. [2]
Метод градиента является одним из наиболее разработанных методов оптимизации. [3]
Метод градиента характеризуется относительно быстрым и плавным выходом системы к экстремуму, а при шаговом движении - малой амплитудой колебаний относительно экстремума. [4]
Метод градиента основан на отыскании путем простых движений вдоль осей координат направления градиента некоторого критерия самонастройки Q. Самонастройка ведется в направлении, противоположном направлению градиента, небольшими интервалами, в промежутках между которыми каждый раз путем пробных движений отыскивается новое направление градиента. [5]
Метод градиента является одним из самых распространенных методов поиска экстремума. Смысл его сводится к организации движения системы в градиентном ( при максимизации) или антиградиентном ( при миними зации) направлении. Именно поэтому метод градиента можно считать локально-оптимальным методом. [6]
Метод градиента является одним из наиболее разработанных методов оптимизации. [7]
Метод градиента существует в большом числе вариантов. Рассмотрим один из простейших. [8]
Метод градиента основан на автоматическом поиске с разделением пробных и рабочих операций. Сначала определяется направление и величина градиента, а затем реализуется рабочее движение к экстремуму. [9]
Метод градиента, Большинство сложных процессов химической техноло-метод наискорей - гии, отдельные объекты и каскады аппаратов с пере-шего спуска и др. крестными связями. [10]
 |
Метод наискорейшего спуска ( а и примеры его применения ( б, в. [11] |
Метод градиента следует считать линейным методом, дающим возможность двигаться точно в направлении, обратном градиентному, лишь для объектов с линейной функцией качества. В противном случае направление рабочего шага производится не в наилучшем направлении, так как пробный шаг Ал - вдоль t - й координаты не может быть сколь угодно малым. [12]
Метод градиента соответствует прямому распределению при одинаковых для всех каналов коэффициентах усиления. [13]
Метод градиента позволяет получить плавную траекторию и относительно небольшое время движения системы к экстремальной точке. [14]
Метод градиента является одним из самых эффективных методов оптимизации, и ему посвящены многочисленные теоретические работы. Однако конкретных приложений втого метода известно весьма мало, так как применение его на практике сопряжено со значительными трудностями. Данный доклад состоит из двух частей. В первой исследуется динамика процесса оптимизации. Здесь доказывается, что на каждом этапе оптимизации существует некое простое линейное соотношение, которое позволяет предсказать характеристику оптимизируемой величины. Вторая часть доклада посвящена экспериментальному исследованию однотрубчатого котла. [15]
Страницы: 1 2 3 4