Метод - градиент
Cтраница 3
 |
К определению средней оценки градиента. [31] |
Рассмотрим поведение метода градиента при большей размерности п и при высокой зашумленности к. Для высокой размерности системы случайный вектор Е ( 1) будет в среднем ортогонален градиентному направлению. [32]
 |
Характер движения к оптимуму в методе градиента с малой ( а и большой ( б. [33] |
При применении метода градиента на каждом шаге нужно определять значения всех частных производных оптимизируемой функции по всем независимым переменным. Если расчет одного значения данной функции требует значительного объема вычислений, то время поиска оптимума, особенно при большом числе независимых переменных, может быть весьма большим. [34]
 |
Определение шага спуска в методе поочередного изменения переменных при наличии оврага.| Поиск оптимума методом градиента с постоянным шагом при наличии оврага. [35] |
При использовании метода градиента с переменной величиной шага в случае спуска на дно оврага шаг может также уменьшиться настолько, что поиск прекратится на большом расстоянии от минимума. Если же в методе градиента применяется постоянный шаг, то при этом возникает рыскание по склонам оврага ( рис. IX-25) и перемещение к минимуму происходит с весьма малой скоростью. [36]
При реализации метода градиента приходится учитывать запаздывание в исполнительных устройствах, устройствах измерения компонент градиента и в ряде случаев запаздывание в самом объекте. [37]
 |
Метод градиента для двух факторов.| Крутое восхождение для двух факторов. [38] |
Существуют модификации метода градиента, в которых, например, параметр рабочего шага а зависит от номера шага, и некоторые другие. Следует отметить, что если целевая функция ц сложная, то и градиентный метод приводит к значительным вычислительным трудностям. [39]
При применении метода градиента на каждом шаге нужно определять значения всех частных производных оптимизируемой функции по всем независимым переменным. [40]
Частным случаем метода градиентов является метод наискорейшего спуска, в котором на каждой итерации г оптимальная величина аг находится следующим образом. [41]
 |
Движение к минимуму суммы квадратов отклонений S ( Qlt 82 методом крутого спуска. [42] |
Основное отличие метода градиента от метода крутого спуска заключается в том, что определение направления движения к минимуму S ( 6) производится на каждом шаге спуска. [43]
При поиске методом градиента вблизи критической точки Хкр, где нарушено ограничение, проводится эксперимент с целью определения градиентов параметра оптимизации Y и того ограничения, которое нарушено. Центр плана такого эксперимента, как правило, относят от критической точки внутрь области Q, чтобы при варьировании факторов во время его реализации не были нарушены ограничения. [44]
Отметим, что метод градиента имеет быструю сходимость в начальной стадии расчета, которая, однако, существенно снижается в окрестности оптимального решения. [45]
Страницы: 1 2 3 4