Полный перебор
Cтраница 1
 |
Фрагмент дерева перебора в ширину. [1] |
Полный перебор в ширину гарантирует нахождение целевой вершины как раз потому, что перебор полный. Путей достижения цели, вообще говоря, может быть много. Но может быть случай, когда граф поиска окажется бесконечным, и тогда этот алгоритм никогда не кончит работу. Имеется класс задач, для которых метод эффективен. Классическим примером является задача лабиринтного поиска 10, впервые решенная К. Здесь пространство различных вариантов действия невелико: повернуть вправо, влево, вперед, и решение лежит на некоторой заданной ( обычно небольшой) глубине. [2]
Полный перебор всех малых фрагментов изображения невозможен, п зрительная система его не использует. [3]
Полный перебор всех планов отвечает просмотру всех ветвей этого дерева. [4]
Полный перебор вариантов размещения распределительного центра для транспортной сети с N узлами - пересечениями дорог, включает в себя оценку 2N вариантов. Таким образом, при расширении сети, то есть при увеличении N, трудоемкость решения ( даже для ЭВМ) несоизмеримо возрастает. [5]
Путем полного перебора были найдены такие циркулянты для всех 4 v 20, а также аналитически решена задача поиска циркулянтов с двумя единицами в строке. Существенным недостатком найденных в [241] циркулянтов является отсутствие аналитического выражения для обратной матрицы. [6]
Сравним полный перебор ( параллельный поиск) с направленным сплошным перебором, имея целью не столько выяснить несложный вопрос, какой из них выгодней, сколько проиллюстрировать применительно к простым условиям два необычных понятия, минимаксная и максиминная оптимальность. [7]
Однако полный перебор линеаризованных моделей практически не осуществим из-за их большого числа. В эти: условиях значения оценок о ], указывают на-пра ление перехода к следующей линеаризо нной задач, избегая полного перебора. [8]
Схему полного перебора, однако, можно применять лишь тогда, когда число решений небольшое, что, разумеется, заранее неизвестно. Этой схеме присущ ряд существенных недостатков, и поэтому использовать ее для более сложных задач, как, например, для задачи о нормальном движении в кадровой системе с разветвленной структурой, нельзя. Далее в этой главе рассмотрим более эффективно методы решения таких задач. [9]
Метод полного перебора вариантов целесообразно использовать для решения задач небольшой размерности, когда максимальное число типоразмеров ряда & тах 10 и функция спроса задана в явном виде. С увеличением k резко возрастает машинное время, необходимое для получения результатов. Так, например, для расчета оптимальных рядов типажа, результаты которого представлены в табл. 6, было затрачено более 40 ч машинного времени на ЭВМ Наири. Адаптивный алгоритм оптимизации [5] более производителен, однако он и более сложен для программирования. Кроме того, для сокращения времени расчетов он требует предварительной подготовки исходных данных. Целесообразная область применения - задачи с большим числом типоразмеров ( max 30) и случай когда функция спроса не может быть получена в явном виде. [10]
При этом полный перебор переменных по всей задаче удается существенно снизить, заменяя его суммой переборов по блокам - правда, с определенным ростом требований к памяти. [11]
Так как полный перебор всевозможных конъюнкций технически невыполним даже для сравнительно небольшого числа свойств, то при поиске распознающих конъюнкций учитывается следующее обстоятельство. [12]
Однако осуществление полного перебора по всем подпространствам при вычислениях на ЦВМ требует чрезвычайно больших затрат машинного времени. Поэтому в алгоритме 11 - 3 используется стандартный эвристический прием последовательного улучшения оценки. [13]
Оценим трудоемкость полного перебора Т в задаче о двух коммивояжерах. [14]
Отказ от полного перебора требует оплаты в виде предположений о свойствах поверхности отклика, которые мы не сможем проверить. [15]
Страницы: 1 2 3 4