Поиск - глобальный экстремум
Cтраница 1
Поиск глобального экстремума по методу оврагов содержит элементы самоорганизации. За счет выделения существенных переменных сокращается время на локальные спуски, а за счет приспособления к рельефу дна оврага ускоряется процесс приближения к глобальному экстремуму. [1]
Поиск глобального экстремума минимизируемой функции, имеющей несколько локальных экстремумов, является одной из труднейших задач оптимизации. Дело здесь в том, что в процессе глобального поиска должны решаться одновременно две противоречивые задачи: нужно искать каждый конкретный минимум и одновременно уклоняться от него, чтобы найти глобальный минимум. Эта двойственность глобального поиска отражается и на затратах, которые значительно выше затрат на поиск локального экстремума. [2]
Обеспечивает поиск глобального экстремума тестовой функции. При этом система предоставляет возможность изучить влияние параметра метода ( дискретность сетки) на поиск экстремума. [3]
Программа поиска глобального экстремума функций многих переменны на сетке кода Грея: Методические указания / Горький: Горьковский госуниверситет им. [4]
Сущность стратегии поиска глобального экстремума при работе алгоритма заключается в формировании автоматически расширяющихся и сужающихся сфер поиска, образовании на этих сферах основных и дополнительных лучей ( лепестков) в направлении наиболее вероятного нахождения искомого экстремума, а также перемещении центра сфер в сторону возможного расположения экстремума. [5]
Обучающая демонстрирующая программа поиска глобального экстремума многомерных функций на сетке кода Грея, научи, рук. [6]
Обучающая демонстрирующая программа поиска глобального экстремума многомерных функций на сетке кода Грея: Научи, рук. [7]
Обучающая демонстрирующая программа поиска глобального экстремума многомерных функций на сетке кода Грея, научи, рук. [8]
Обучающая демонстрирующая программа поиска глобального экстремума многомерных функций на сетке кода Грея: Научн. [9]
Надежные и одновременно экономичные методы поиска глобального экстремума в настоящее время неизвестны. Надежным, но крайне неэкономичным методом глобального поиска является метод сканирования. [10]
 |
Характер процесса поиска при решении задачи на ЦВМ. [11] |
Идеи использования массивной решающей точки для поиска глобального экстремума в задаче без ограничений содержатся, например, в работах [1, 8], при этом предполагается, что сила, действующая на решающую точку, пропорциональна градиенту функции. При наличии ограничений пространство переменных заполняется нормированным полем, представляющим собой поле направлений градиентов функций цели и ограничений. [12]
В § 2 излагаются численные методы поиска глобального экстремума многоэкстремальных функций. Наконец, в § 3 затрагиваются вопросы эффективности вычислительных алгоритмов. [13]
Определяется отмеченной ранее эффективностью компьютерного метода синтеза с поиском глобального экстремума на сетке кода Грея, на котором основана вычислительно-поисковая система ГЛОБОС. Такая эффективность системы особенно ярко проявляется при успешном ее использовании для решения сложных прикладных задач синтеза. За многолетнюю эксплуатацию системы, включая ее ранние версии, не находится реальных задач, которые нельзя было бы решить с помощью этой системы. [14]
Данная задача требует для своего решения в большинстве случаев поиска глобального экстремума многоразмерной целевой функции. Такая характеристика задач синтеза III этапа накладывает весьма серьезные требования на необходимый метод синтеза, а именно, требование высокой эффективности, достаточной универсальности и простоты. [15]
Страницы: 1 2 3