Поиск - локальный оптимум
Cтраница 1
Поиск локального оптимума в общем виде представлен схемой на рис. 5.7, а. Блок формирования задачи включает алгоритмы формального описания задачи проектирования, а также алгоритмы преобразования исходной формулировки задачи с ограничениями к форме задач без ограничений. [1]
Поиск локального оптимума состоит из следующих этапов определения: направления движения к оптимуму, длины шага поиска, окончания поиска. [2]
Блок поиска локальных оптимумов на рис. 5.7 6 по существу включает в себя схему на рис. 5.7, а, за исключением первых двух блоков. Содержание этого блока составляют алгоритмы локального поиска совместно с правилами их смены и условиями окончания поиска. Локальный поиск повторяется столько раз, сколько отобрано начальных точек в предыдущем блоке. Для сокращения суммарного времени локальных поисков иногда применяется следующий прием. Результаты поисков из разных начальных точек сравниваются на промежуточных стадиях через равные отрезки времени. При этом поиски, которые за одинаковое время показывают существенно худшие результаты, прекращают, не дожидаясь окончательных результатов. [3]
Наряду с поиском локальных оптимумов и улучшением опорного плана большой интерес представляет возможность приближения к глобальному оптимуму. [4]
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. [5]
Алгоритм основан па принципе поиска локального оптимума, его трудоемкость составляет 0 ( ст), где с - число контуров, am - число дуг. [6]
Поскольку метод вектора спада направлен на поиск локального оптимума функционала, определим понятие локального минимума в дискретном пространстве. [7]
В общем случае эти задачи многоэкстремальны, поэтому для их решения следует применять методы определения поиска глобального экстремума, которые включают в себя один из способов генерации начальных точек, а также поиска локальных оптимумов. [8]
 |
Структурная схема уравнений динамики синхронных генераторов без демпферных контуров. [9] |
Конечной целью автоматизированного проектирования является отыскание решения, оптимального в глобальном смысле. Однако поиск локального оптимума в большинстве случаев является составной частью процесса поиска глобального оптимума. [10]
Шаблоном локализованного поиска является метод горизонта, первый наилучший или поиска в глубину. Они анализируют хромосому с лучшей ЦФ для поиска лучшего локального оптимума. Отметим, что оператор мутации разрешен для всего поискового пространства. [11]
Тогда поиск глобального оптимума Я0 сводится к поиску локального оптимума аппроксимирующей функции. [12]
Процесс поиска в этом случае организуется с помощью двух основных подходов. Первый подход использует непосредственное стремление к глобальному оптимуму; второй подход, наоборот, сначала предполагает поиск локальных оптимумов, а затем путем их сравнения выбор глобального оптимума. [13]
С точки зрения конечной цели роиска первый подход более естествен и предпочтителен, так как не требует избыточной информации о локальных оптимумах. Однако известно, что методы поиска глобального оптимума ( методы перебора и динамического программирования) имеют на практике ограниченное применение из-за большого машиносчетного времени. Поэтому при решении практических задач часто более эффективными оказываются алгоритмы, включающие в себя поиск локальных оптимумов. [14]
С точки зрения конечной цели поиска первый подход более естествен и предпочтителен, так как не требует избыточной информации о локальных оптимумах. Однако известно, что методы поиска глобального оптимума ( методы перебора и динамического программирования) имеют на практике ограниченное применение из-за большого машиносчетного времени. Поэтому при решении практических задач часто более эффективными оказываются алгоритмы, включающие в себя поиск локальных оптимумов. [15]
Страницы: 1