Локальный оптимум

Cтраница 2

Для выхода из локальных оптимумов предлагаются две процедуры. В основе первой лежит модифицированный оператор сегрегации. На рис. 6.11 показан пример данного оператора. Заметим, что строительные блоки из хромосом копируются полностью, если они не пересекаются с уже выделенными. В противном случае копируются только непересекающиеся элементы из строительного блока. [16]

Для выхода из локальных оптимумов предлагается ряд процедур. В основе первой лежат модифицированные операторы сегрегации, транслокации, удаления и вставки. [17]

Поскольку заранее число локальных оптимумов р целевой функции не известно, становятся очевидными трудности, которые могут встретиться при отыскании глобального оптимума, так как для этого необходимо, вообще говоря, найти и проверить все без исключения локальные оптимумы, имеющиеся у целевой функции решаемой задачи. Однако и для определения положения оптимума целевой функции, даже в том случае, когда заранее известно, что функция имеет только один оптимум, являющийся глобальным, отыскание решения часто представляет собой задачу далеко не тривиальную, поскольку это связано с операциями поиска в п-мерпом пространстве. [18]

Наряду с поиском локальных оптимумов и улучшением опорного плана большой интерес представляет возможность приближения к глобальному оптимуму. [19]

Легко показать, что локальный оптимум является также и глобальным оптимумом. [20]

Необходимость оценки наилучшего из локальных оптимумов на глобальность вызвана вероятностным характером процессов поиска и, следовательно, асимптотической сходимостью к глобальному оптимуму. Поэтому необязательно, чтобы наилучший из найденных локальных оптимумов совпадал бы с искомым глобальным оптимумом. Для повышения вероятности этого совпадения ( уверенности в глобальной оптимальности полученного решения) требуется дополнительная информация, получаемая либо за счет дополнительных вычислений, либо за счет априорных предположений. [21]

Метод применим для отыскания только локальных оптимумов. [22]

Мы можем заключить, что локальный оптимум может оказаться тем более приемлемым как результат оптимизации, 1) чем ближе отклик в локальном оптимуме приближается к отклику в глобальном оптимуме, 2) чем меньше число анализов, которые необходимо выполнить в оптимизированных условиях, 3) чем больше информации мы имеем о поверхности отклика и 4) чем больше мы знаем об образце. [23]

В направлении каждой оси определяется локальный оптимум, координаты которого являются исходными для следующего цикла поиска. Число необходимых циклов зависит, в частности, от удачного выбора первого направления спуска. Этот метод наиболее эффективен при поиске экстремума по дискретным переменным. При большом числе переменных метод покоординатного спуска может привести к очеиь большому времени счета. В этом отношении более эффективными являются методы градиентного и наискорейшего спуска. [24]

Другими словами, истинный и локальные оптимумы в задачах подобного типа практически совпадают. Для доказательства общности приведенного вывода, который имеет большое практическое значение, так как позволяет упростить решение задачи, необходимо сравнить истинные и локальные оптимумы также в условиях низкой стоимости сырья и небольших коэффициентов извлечения целевых компонентов. [25]

ГА, что является прототипом локального оптимума в градиентных методах поиска решения. [26]

Вторая область оптимизации предполагает отыскание локального оптимума при наличии возмущающих факторов, негативные последствия которых по объективным или субъективным причинам полностью устранить не удалось. При решении подобных задач отыскивают пути вовлечения дополнительных ( резервных) ресурсов, чтобы сократить негативное влияние возмущений на хозяйственную деятельность и ликвидировать причины их возникновения. [27]

Следует отметить, что поиск локального оптимума, связанного с распределением нагрузок по пару между работающими батареями выпарной установки ( что характерно для процесса выпаривания соды), приводит к снижению энергетических ресурсов, сокращению затрат на промывку корпусов. При этом влияние режима работы выпарной установки на другие процессы технологической схемы практически отсутствует. [28]

Алгоритм основан па принципе поиска локального оптимума, его трудоемкость составляет 0 ( ст), где с - число контуров, am - число дуг. [29]

Структурная схема алгоритма решения задачи о коммивояжере. [30]

Страницы: 1 2 3 4