Эволюционная метода

Cтраница 1

Эволюционные методы целесообразно использовать в тех случаях, когда прикладную задачу сложно сформулировать в виде, позволяющем найти аналитическое решение, или тогда, когда требуется быстро найти приближенный результат, например, при управлении системами в реальном времени. [1]

Дерево синтеза ХТС. [2]

Эволюционные методы могут стать и аналитическими, если переход от одной схемы к другой совершается согласно некоторым точным условиям. Пока что для общей ЗС ОХТС такие точные условия неизвестны. [3]

Эволюционные методы ( ЭМ) предназначены для поиска предпочтительных решений и основаны на статистическом подходе к исследованию ситуаций и итерационном приближении к искомому состоянию систем. [4]

Некоторые показатели синтеза однородных схем ректификации многокомпонентных смесей. [5]

Эволюционные методы синтеза предполагают последовательную модификацию первоначально постулируемой технологической схемы процесса. При эволюционном синтезе используют также эвристические и декомпозиционные методы. Эволюционные методы разумно использовать лишь после того, как исходный вариант процесса синтезирован на основе общих принципов оптимального построения систем или методов прямой оптимизации. [6]

Синтез ХТС аволоцяонным методом для реакции А В - С - J - D ( /, / /, / / / - смеситель, реактор, сепараторы. [7]

С одной стороны, эволюционные методы - последовательны, а с другой - на каждом последовательном шаге происходит изменение всей схемы, так что они являются и интегральными. [8]

Согласно существующим исследованиям можно сказать, что эволюционные методы и ГА позволяют решать те проблемы, решение которых традиционными оптимизационными алгоритмами затруднительно. [9]

Для синтеза оптимальных одноколонных систем ректификации могут быть использованы эволюционные методы, сущность которых заключается в последовательном улучшении отдельных элементов технологической схемы за счет внедрения известных и новых приемов и технологических решений, улучшающих экономику процесса. [10]

Рассмотрим возможность использования в процедуре обучения многослойной нейронной сети одного из методов эвристической оптимизации - генетического алгоритма, моделирующего процессы природной эволюции и относящегося к так называемым эволюционным методам поиска. [11]

Известны различные модификации эволюционных методов поиска оптимальных структур. Эволюционные методы заключаются в выводе некоторого правила выбора основных элементов структуры, подлежащих замене или вводимых в систему вновь, причем это правило вырабатывается в процессе пробных изменений в структуре. Если правило замены основных элементов структуры выводится из полученных ранее технологических данных, то такой метод синтеза структуры называется эвристическим эволюционным синтезом. [12]

Эта группа методов характеризуется тем, что, начиная с исходной структуры, на очередном шаге синтеза происходит какое-то изменение структуры: изменение схемы соединений элементов; добавление новых элементов или то и другое одновременно. Эволюционные методы, как никакие другие, напоминают процесс традиционного ручного проектирования. Разница, как правило, состоит в том, что изменения и добавления производятся не интуитивно, а по каким-то эвристическим или аналитическим условиям. [13]

Эволюционное программирование применяется для оптимизации функционирования нейронных сетей. Также как и другие эволюционные методы, оно не требует градиентной информации и поэтому может использоваться для решения задач, в которых эта информация недоступна, либо для ее получения требуются значительные объемы вычислений. [14]

Относительно эволюционных методов синтеза прежде всего следует подчеркнуть, что они являются в некотором смысле локальными, так как оптимальная схема полностью определяется принятой на первом этапе синтеза основной концепцией построения процесса. Очевидно, более разумно использовать эволюционные методы лишь после того как исходный вариант процесса синтезирован с использованием некоторых иных принципов построения оптимальных химико-технологических систем. [15]

Страницы: 1 2