Поиск - минимум
Cтраница 1
Поиск минимума ( случай поиска максимума приводится к рассмотренному случаю) начинается из произвольно выбранной точки А. Из этой точки делаются пробные шаги А по каждой переменной в отдельности и в сторону отрицательного градиента. [1]
Поиск минимума, осуществляемый с помощью последовательной стратегии, будем называть последовательным поиском. [2]
Поиск минимума (8.7) осуществляем градиентным методом. Оптимизация в данном случае заключается в отыскании минимума монотонно убывающей функции в ограниченной области. [3]
Поиск минимума функции осуществляется итерационным методом. Задается первоначальное значение неучтенного отгона ( а 1), по которому определяется приближенный состав пластовой нефти. [4]
Поиск минимумов функции f ( x) разделяется на два этапа. [5]
Поиск минимума FE и Fp осуществляется раздельно. [6]
Поиск минимума функции симплексным методом ведется следующим образом. [7]
Поиск минимума функции Ф Х ] осуществлен методом наискорейшего спуска. [8]
Поиск минимума функции F начинают из задаваемой начальной точки А - В этой точке определяется и запоминается значение целевой функции F ( А) VO - Из точки А делают пробные шаги D [ по каждой из переменных - В полученных точках вычисляют значения функции F, из них выбирают наименьшие S1 и сравнивают с VO - Если SI i VO, то в направлении наибольшего убывания функции делается двойной шаг - Получают новое значение функции S2 - По полученным трем точкам ( VO, S1, S3) строится экстраполирующая парабола, по которой определяют точку минимума функции. [9]
Поиск минимума приведенных затрат и определение оптимальных значений технологических параметров необходимо выполнять в условиях тождественности учета влияющих факторов. К ним относятся не только технические условия процесса разделения ( например, производительность и коэффициент извлечения целевого компонента), но ряд социальных характеристик, прежде всего условия безопасности труда и требования экологии. [10]
Поиск минимума негладких функций F ( х) осуществляется по той же общей схеме построения минимизирующей последовательности точек. [11]
Часто поиск минимума или максимума значений функций может быть облегчен путем обследования функции в направлениях, определяемых частными производными этой функции. В следующем параграфе вводятся вектор-градиенты п матрицы Гессе. [12]
 |
Критерий качества ty0 ( b b. [13] |
Процедура поиска минимума методом золотого сечения основана на локализации относительного минимума на некотором интервале с последовательным уменьшением длины этого интервала. Такой процесс дает последовательно улучшающееся приближение для точки минимума. [14]
 |
Х-18. Одномерный поиск с использованием чисел Фибоначчи. [15] |
Страницы: 1 2 3 4