Недостаток - алгоритм
Cтраница 1
Недостаток алгоритма - необходимость расчета большого числа вариантов, которое особенно велико при неудачном выборе первого приближения. [1]
 |
Планирование операций. а - информационный граф. б - алгоритм ASAP. в - списочное планирование. [2] |
Ясен и недостаток алгоритмов этого типа - отсутствие приоритетов в планировании операций критического пути: операция 1 планируется раньше операции 2, принадлежащей критическому пути ( 2, 5, 6), в итоге получается неоптимальный план, требующий для выполнения 5 единиц времени. [3]
Пока что ire устраненный недостаток алгоритма MART заключается в том, что его поведение в случае несовместности составляющих СЛАУ (6.1) в совокупности с (6.9) фактически не исследовано, а потому непредсказуемо. Между тем подобная ситуация - далеко не редкость. [4]
Таким образом строится кратчайшее соединение между двумя исходными элементами. Недостаток алгоритма в том, что трасса, проложенная с его помощью, имеет ступенчатую форму, а это вызывает необходимость сглаживания при нанесении вычисленного пути на чертеж или фотооригинал печатной платы. [5]
Это объясняет неудачу Шелли и Манка при попытке разбиения атомов на классы эквивалентности в двух из 50 рассмотренных ими химических графов. В следующем разделе будет показано, что этот недостаток алгоритма дополненной расширенной связности в действительности не препятствует получению однозначного обозначения для графа с такими вершинами. [6]
В начале года была опубликован статья П. В. Надеждина [15], в очередной раз раскрывшая, что еще один, недавно предложенный алгоритм синтеза оптимальных систем тоже не гарантирует от потери устойчивости при вариациях параметров, и это рассматривалось автором статьи как недостаток алгоритма, который можно устранить, но в том же рэду в монографии [16] было показано, что на самом деле алгоритмов, свободных от этого недостатка, вообще не существует, поскольку минимум критерия качества часто лежит на границе устойчивости, и никакой алгоритм этого отменить не сможет. Отсюда следовало, что нужно прекратить поиски несуществующего алгоритма, а сохранение устойчивости при вариациях параметров рассматривать как дополнительное требование, за реализацию которого нужно заплатить жертвой части критерия качества. [7]
Идея потоков более свежая, поэтому по этой теме до сих пор ведется несколько исследований. Хаузер ( Hauser) [149] рассматривал, как реальные программы используют потоки, и выработал 10 различных парадигм использования потоков. Тем не менее не так уж много разработчиков операционных систем ломают головы день и ночь, ощущая катастрофический недостаток алгоритмов планирования. Похоже, что это поле исследований пока не ощущает инфляции спроса. [8]
Достоинством представленного алгоритма является уменьшение числа неудачных попыток при рождении частицы. Конечно, особенно при больших плотностях, должно иметься небольшое пространство в пределах искомого объема, если мы пытаемся поместить туда рождающуюся частицу. Вероятность успешного рождения частицы экспоненциально уменьшается с увеличением плотности. Недостаток алгоритма состоит в значительных затратах компьютерного времени, поскольку в алгоритме всегда учитывается взаимодействие между всеми М частицами, а не только между N частицами. [9]
Правда, при таком сочетании теряется основное достоинство перемешивания - поиск записи за одно обращение к внешней памяти. Однако перемешивание в сочетании с обычным индексированием может оказаться предпочтительней одного только перемешивания, поскольку в первом случае записи могут храниться в порядке, который диктуется определенными соображениями. Например, записи могут храниться последовательно по значению первичного ключа или по соседству с исходными записями в древовидной структуре; часто используемые записи могут размещаться на устройствах ( или частях устройств) с наименьшим временем доступа. Кроме того, незаполненные места на участках записей ( недостаток алгоритма перемешивания) теперь находятся в индексе, а не в файле данных. Таким образом, индексирование в сочетании с перемешиванием более экономично с точки зрения использования памяти, чем адресация записей с помощью одного только алгоритма перемешивания. Переполнения, неизбежные при перемешивании, проще обрабатывать в индексе, чем в файле данных, где это повлекло бы большие дополнительные расходы времени при поиске. [10]
Простейшим распознающим алгоритмом, основанным на геометрическом подходе к решению задачи, является бинарный линейный классификатор. Его действие сводится к поиску гиперплоскости, определяющей разделение объектов на два класса. К сожалению, линейная разделимость объектов на классы реализуется лишь в редких случаях. Чаще границы классов имеют более сложное строение. В таких ситуациях простой линейный классификатор оказывается неприменим. Частично этот недостаток алгоритма удается преодолеть, перейдя от разделяющей плоскости к пластине конечной толщины и, считая, что объекты, попавшие внутрь нее, не поддаются классификации. Толщина такой пластины называется порогом, а сам алгоритм - линейным классификатором с ненулевым порогом. Еще более гибким является кусочно-линейный классификатор, представляющий такое обобщение линейного классификатора, в котором разделяющая поверхность образуется набором плоскостей. [11]
Страницы: 1