Поиск - экстремум - целевая функция
Cтраница 1
 |
Поиск экстремума. [1] |
Поиск экстремума целевой функции при использовании этих методов осуществляется перебором совокупностей случайных значений управляемых параметров. [2]
Поиск экстремума целевой функции в этом методе также осуществляется в сопряженных направлениях. Но в отличие от метода Пауэлла, для получения сопряженных направлений спуска используются векторы-градиенты целевой функции, определяемые на каждом шаге поиска. [3]
Поиск экстремума целевой функции ф ( х) может осуществляться любым методом безусловной оптимизации. [4]
 |
Схема построения симплекса для двумерной задачи. а - начальный симплекс. б - отражение. в - новый симплекс. [5] |
Алгоритм поиска экстремума целевой функции с использованием симплекса содержит следующие процедуры. [6]
Трудности поиска экстремума гребневых целевых функций стимулируют исследование и разработку новых подходов и методов решения экстремальных задач схемотехнического проектирования. Одним из таких подходов и является постановка задачи по способу 6 с использованием максиминного критерия. Функция минимума ZO ( W) имеет ярко выраженный гребневой характер. Однако поиск ее экстремума может быть выполнен со сравнительно малыми потерями на поиск благодаря использованию специфических особенностей гребней функции минимума. [7]
Рассмотрим задачу поиска экстремума целевой функции в одномерном случае. [8]
Следует отметить, что поиск экстремума целевой функции методом наискорейшего спуска носит локальный характер, значение найденного экстремума может зависеть от начш. [9]
Запись (4.1) интерпретируется как задача поиска экстремума целевой функции путем варьирования управляемых параметров в пределах допустимой области. [10]
Одним из наиболее простых методов поиска экстремума целевой функции является метод сеток. [11]
Здесь же будем предполагать, что поиск экстремума целевой функции осуществляется в пространстве управляемых, параметров без ограничений. [12]
Необходимо продолжать исследования и разработки методов поиска экстремума целевых функций с целью создания гибридны методов, совмещающих решение основной, опт миза-ционной задачи с задачей обработки, анализа и обобщения ре-зулыаюв оптимизирующих расчетов. [13]
Метод случайного поиска ( МСП) применяется для поиска экстремума целевых функций практически любой сложности с неограниченным числом независимых переменных. Однако при поиске этим методом не используется информация о поведении функции, полученная на предыдущих шагах, и в конце поиска нельзя быть уверенными в том, что найден искомый экстремум. [14]
Структура расчета целевой функции является элементом более общей структуры поиска экстремума целевой функции, по существу самой внешней, завершающей структуры оптимизации. [15]
Страницы: 1 2 3