Метода - прямой перебор
Cтраница 1
 |
Классификация миодов поиска жстрсмума. [1] |
Методы прямого перебора рекомендуются при числе независимых переменных не более четырех и малых пределах, в которых они могут изменяться. Алгоритм метода состоит в переборе комбинаций независимых переменных, изменяющихся с заданным шагом. Алгоритм достаточно прост, но требует существенных затрат времени на ЭВМ. [2]
Главным недостатком метода прямого перебора является продолжительное время работы ЭВМ в случае большой области изменения искомой переменной. [3]
В отличие от метода прямого перебора метод ветвей и границ позволяет осуществлять направленный перебор, отбрасывая заранее невыгодные варианты. [4]
Хорошо приспособлены к решению дискретных задач методы прямого перебора и динамического программирования. Более того, эти методы легче реализуются при дискретном характере переменных из-за отсутствия необходимости табулирования непрерывных функций. [5]
Метод ветвей и границ в отличие от метода прямого перебора позволяет с помощью верхних и нижних значений на каждом наборе значений функции отсекать от дальнейшего поиска некоторые варианты без их конкретного рассмотрения. [6]
К таким алгоритмам относятся методы случайного поиска, методы прямого перебора. [7]
Первый способ, называемый слепым поиском, аналогичен методу прямого перебора с той лишь разницей, что перебор множества допустимых состояний оптимизируемого объекта осуществляется не по узлам координатной сетки, а случайным образом в области допустимых значений входных параметров. При слепом поиске оптимум ищется сразу и может быть найден при любом шаге, но априорная вероятность этого события очень мала. [8]
Хорошо приспособлены к решению дис - 2 кретных задач методы прямого перебора и динамического программирования. Более того, эти методы легче реализуются при дискретном характере переменных из-за отсутствия необ-ходимости табулирования непрерывных функций. [9]
Очевидно, что использовать для определения оптимального варианта размещения метод прямого перебора в практических задачах, где п20, невозможно даже на современных ЭВМ. В связи с большим размером задач, а также сложностью учета указанных выше факторов оптимальности, для задачи размещения не существует методов, которые гарантируют оптимальное решение. При решении практических задач размещения широко применяются эвристические процедуры, алгоритмы которых имеют конструктивный или итерационный характер. [10]
Для оптимизации дискретных параметров используют более громоздкие по времени счета методы прямого перебора вариантов по критерию оптимальности, статических испытаний и в отдельных задачах - динамического программирования. [11]
Сравнительно небольшое число вариантов на каждом шаге позволяет использовать для решения задачи метод прямого перебора. [12]
 |
Методы оптимизации. [13] |
В соответствии с алгоритмом это состояние заменяется другим только в случае, если новое значение показателя качества окажется меньше, чем значение, хранимое в памяти ЭВМ. По методу прямого перебора всегда находится глобальный экстремум. При числе переменных п 5 - - 10 метод практически не реализуем из-за больших затрат времени. [14]
С принципиальной точки зрения на этот вопрос существует однозначный положительный ответ. Однако, учитывая конечное значение числа проводимых машинных экспериментов на ЭВМ ( хотя и достаточно большое), нужно было выяснить, не потребуется ли в задачах с функциональными ограничениями на параметры при использовании метода ПЛП-поиска столь большого числа N экспериментов, что это окажется неэффективным по сравнению с методами прямого перебора, например методами слепого поиска. [15]
Страницы: 1