Глобальный оптимум
Cтраница 3
Таким образом, , для определения глобального оптимума, или, что то же самое, оптимальной конструкции аппарата, представленного логическим уравнением (V.52), необходимо вычислить / / () opt / - только для 5 различных конструкций, а не для 3X3 9, если поиск оптимальной конструкции осуществлять путем перебора всех возможных вариантов. [31]
В окрестности D с: D найденного глобального оптимума проводят расчет пробных точек путем возврата к исходной точной модели. [32]
Число экспериментов, необходимых для точного предсказания глобального оптимума интерпретативным методом, может оказаться несколько большим, чем теоретический минимум, соответствующий двум экспериментам. Однако даже в этом случае интерпретативный метод представляется более удачным, чем выполненная Станом и Штейнбахом [13] систематическая последовательная процедура, потребовавшая 21 эксперимент. [33]
Формально это обеспечивается тем, что вначале ищется глобальный оптимум на области компромисса для наиболее важного критерия, который далее задается как дополнительное ограничение. Затем ищется глобальный экстремум на трансформированной области компромисса второго по важности критерия и так далее. Данный подход становится бесполезным, если оптимизация по первому ( или первым) наиболее важному критерию уже приводит к единственному оптимальному решению. В этом случае он дает хорошие результаты при использовании квазиоптимизации, когда ищется некоторая область решений, близких к оптимальному. Но здесь возникает проблема формального выражения понятия решение, близкое к оптимальному, или, в терминах теории размытых множеств, - задания функции принадлежности к расплывчатому множеству оптимальных решений. [34]
Простейшим априорным допущением может служить задание нижней грани глобального оптимума. Величина нижней грани устанавливается априори на основе обобщения имеющегося опыта проектирования тех или иных конструкций. Как только нижняя грань будет достигнута или превзойдена, полученное решение считается удовлетворительным и поиск прекращается. [35]
Предыдущие соображения показывают, что этот путь поиска глобального оптимума пригоден также и в случае некомбинационных задач. [36]
Простейшим априорным допущением может служить задание нижней грани глобального оптимума. Величина нижней грани устанавливается априори на основе обобщения имеющегося опыта проектирования тех или иных конструкций. Как только нижняя грань будет достигнута или превзойдена, полученное решение считается удовлетворительным и поиск прекращается. [37]
Для крупных систем решение оптимизационной задачи на достижение глобального оптимума целевой функции практически не реализуется из-за сложности исследуемой системы, высокой размерности задачи, разнохарактерных, а часто и взаимосвязанных параметров и пр. [38]
Динамическое программирование является вычислительным методом, приводящим к глобальному оптимуму. [39]
Интерпретативные методы, как правило, приводят к глобальному оптимуму после ограниченного числа экспериментов. Однако необходимо ( по определению) распознавание каждого компонента на всех экспериментальных хроматограммах. Достаточно велики и требования вычислительной стороны работы, особенно при одновременной оптимизации нескольких параметров. [40]
 |
Суоми образования области допустимых режимов резания ( а и геометрическая интерпретация нахождения оптимальных режимов резания с наложением уровней целевой функции ( б. [41] |
Динамическое программирование является вычислительным методом, приводящим к глобальному оптимуму. [42]
Поэтому даже и в такой модели не гарантировано получение глобального оптимума за один прием моделирования. [43]
Легко показать, что локальный оптимум является также и глобальным оптимумом. [44]
Для этой гиперплоскости с помощью простых вычислений может быть найден глобальный оптимум. [45]
Страницы: 1 2 3 4