Поисковая метода

Cтраница 1

Поисковые методы классифицируются по разным принципам, общепринятой классификации не существует. Рассмотрим предложенную в [24] классификацию, в основу которой положены характерные признаки поискового движения в области независимых переменных. Различают методы перебора ( обзора) и направленного поиска. [1]

Графическая интерпретация поиска оптимума методом Гаусса - Зейделя.| Графическая интерпретация оптимизации методом случайного поиска. [2]

Поисковые методы отличаются большим разнообразием: с различными модификациями их насчитывают несколько десятков. [3]

Поисковые методы, эффективные для простых задач, практически непригодны при решении систем уравнений высокого порядка, так как алгоритмы поиска оказываются весьма сложными и требуют большого числа пробных решений. Более перспективным является непоисковый метод [59], который рассматривается ниже. [4]

Поисковые методы основаны на введении искусственных поисковых вариаций настраиваемых параметров для определения вектор-градиента настройки. Важное преимущество поисковых методов, позволяющее строить на их базе автоматические оптимизаторы, со стоит в возможности оптимизации систем при отсутствии полной априорной информации об объекте. Недостатками их являются необходимость пробных поисковых вариаций настраиваемых параметров и, как правило, неодновременность настройки всех компонент вектора настраиваемых параметров, что увеличивает затраты времени на поиск и снижает точность процесса оптимизации. [5]

Поисковые методы оптимизации [107-112] используют математическую модель, полученную экспериментально-статистическими методами. Модель описывает исследуемый объект в некоторой локальной области изменения переменных. Область оптимума в общем случае не совпадает с областью математического описания, поэтому целевая функция служит лишь для выработки стратегии поиска оптимума. [6]

Поисковые методы экстремума функции многих переменных принято Делить на локальные и нелокальные. [7]

Сочетая поисковые методы и методы оптимизации, описанные в главах I и VI, с методами расчета процессов в пористом зерне, можно сделать приготовление катализатора более эффективным. В табл. VIII-3 перечислен ряд методов, которыми можно пользоваться при приготовлении катализатора. [8]

В поисковых методах осуществляется последовательное локальное изучение поверхности отклика. [9]

Наибольшее распространение получили поисковые методы как наиболее гибкие и универсальные. Кроме того, поисковые методы могут быть эффективно использованы при синтезе оптимальной структуры химико-технологических систем, который в общем случае представляет собой задачу дискретно-непрерывного программирования; в частности, они могут быть использованы при получении нижних оценок в методе ветвей и границ ( см. гл. [10]

Численные, или поисковые методы. Для их применения нужно, чтобы целевая функция была вычислимой: должен быть известен алгоритм, по которому можно рассчитать значение критерия оптимальности при заданных значениях факторов. [11]

Как известно, поисковые методы предполагают пошаговое, итеративное решение задачи В процессе этого решения производится некоторый объем вычислений, характеризующий затраты времени на поиск Из общей схемы алгоритмов поиска ( рис. 5.17) видно, что основной объем вычислений составляют расчеты значений ограничений и функции цели, проводимые с помощью цифровой модели объекта проектирования. Реализация действий, представленных в других блоках схемы, предполагает выполнение небольшого числа логических и арифметических операций. Поэтому основные затраты на поиск связываются с расчетами на цифровой модели ЭМУ, и в качестве оценки этих затрат можно обоснованно принять количество обращений к цифровой модели объекта в процессе получения решения. [12]

До последнего времени используются чисто экспериментальные поисковые методы, дающие в ряде случаев весьма положительные результаты [ 37, с. Так, к применению на форсированном двигателе ЯМЗ-238НБ было временно допущено масло ДС-11 из восточных сернистых нефтей с композицией присадок 5 % ВНИИ НП-370, 2 % ПМС, 0 5 % ЛЗ-23К и 0 005 % ПМС-200А. [13]

В этих случаях используются различные специальные поисковые методы [188, 189, 191], суть которых заключается в целенаправленном переборе возможных параметров ТСХ, а алгоритм применения сводится к следующему. [14]

Дальнейшее улучшение полученного решения поисковыми методами невозможно, так как неясно, какое же решение из - Огаф ( наф) считать более правильным. Онэф) часто называют множеством неулучшаемых решений и для выбора окончательного решения используют дополнительные критерии, например кратчайшее расстояние эффективной точки от точки О на рис. 5.8, г. Однако введение дополнительного критерия есть не что иное, как формирование H0i с исключением неопределенных факторов и оно также требует дополнительных обоснований. [15]

Страницы: 1 2 3 4