Поиск - экстремум - целевая функция - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 3
В истоке каждой ошибки, за которую вы ругаете компьютер, вы найдете, по меньшей мере, две человеческие ошибки, включая саму ругань. Законы Мерфи (еще...)

Поиск - экстремум - целевая функция

Cтраница 3


Постановка и решение задач оптимизации параметров ИС имеет два аспекта. Во-первых, необходимо выяснить, что считать критерием качества ИС и, следовательно, что принять за целевую функцию. Во-вторых, необходимо выбрать метод поиска экстремума целевой функции, учитывающий особенности этой функции, и реализовать выбранный метод в алгоритме расчета параметров элементов.  [31]

Подобно ступенчатой функции, она нелинейна, и это важно, поскольку только нелинейные функции позволяют вычленять в пространстве признаков множества сложной формы, в том числе невыпуклые и несвязные. Но в то же время сигмоида в отличие от ступенчатой функции переходит от одного значения к другому без разрыва, как это имеет место и в линейной функции. Это обстоятельство оказывается чрезвычайно важным при поиске экстремума целевой функции в пространстве нейронных параметров: в этом случае зависимость целевой функции от параметров также оказывается гладкой, и в каждой точке пространства может быть вычислен градиент целевой функции, указывающий направление поиска экстремума.  [32]

Аргументами целевой функции являются управляемые параметры. В качестве управляемых параметров выступают внутренние параметры технического объекта, подлежащие оптимизации. Изменяя соответствующим образом эти параметры в процессе оптимизации, осуществляют поиск экстремума целевой функции.  [33]

При решении задач оптимизации необходимо организовать целенаправленный поиск оптимальной совокупности внутренних параметров так, чтобы, с одной стороны, получить наилучшие значения выходных параметров механизмов, а с другой - максимально сократить машинное время поиска этих значений. Внутренние параметры, значения которых могут меняться в процессе синтеза, называются управляемыми. При уменьшении числа управляемых параметров снижается размерность области допустимых решений, упрощается ее анализ и, следовательно, уменьшаются вычислительные трудности, связанные с поиском экстремума целевой функции.  [34]



Страницы:      1    2    3