Случайный поиск

Cтраница 1

Случайный поиск, возникший как научное направление более двадцати лет назад [159, 288], в настоящее время стал распространенным и эффективным средством решения сложных задач оптимизации и адаптации. В этой главе рассказывается о предпосылках появления случайного поиска и об идеях основных его алгоритмов. [1]

Случайный поиск как метод управления и решения сложных задач опирается на вероятностный характер окружающего нас мира. Специфика процесса познания заставляет нас прежде всего искать именно неслучайные, детерминированные закономерности, и только если их не удается найти, мы с большой неохотой обращаемся к статистическим, вероятностным закономерностям. Долго такого рода закономерностям отказывали в праве на существование, что было сформулировано в печально известном девизе Наука - враг случайностей, по сути дела запрещающем использование статистических закономерностей и во всяком случае исключающем их применение в науке. В общем и целом порочная, эта точка зрения имела тем не менее свои психологические основания. [2]

Случайный поиск - или стохастический, статистический, вероятностный, рандомизированный поиск - представляет собой достаточно универсальный метод решения сложных задач, выдвигаемых современной наукой, техникой и народным хозяйством. Рассмотрим основные предпосылки, черты, особенности и специфику применения случайного поиска как очень эффективного современного метода оптимизации и адаптации сложных объектов. [3]

Случайный поиск как метод управления имеет свою историю, связанную в основном с отстаиванием права на существование. [4]

Случайный поиск как метод решения условной задачи (3.4.1) отличается рядом преимуществ по сравнению с детерминированными методами. [5]

Случайный поиск ( в слепую или с адаптацией) в случае сложных задач приводит к необходимости выполнять весьма большое число попыток для получения решения высокой точности. [6]

Случайный поиск, Метод случайного поиска, назывемый также методом Монте-Карло, основан на том, что при одном и том же числе испытаний вероятность получения решения, близкого к оптимальному, при случайном поиске больше, чем при последовательном переборе через равные интервалы изменения отдельных параметров. [7]

Библиотека передаточных функций. [8]

Случайный поиск именно в силу случайности выбора очередного направления поиска позволяет обойти трудности, связанные с поиском экстремума овражной функции. [9]

Случайный поиск является наиболее эффективным методом отыскания глобального экстремума в обстановке, когда о характере поведения функции качества Q ( х) почти ничего не известно. Именно такой информационный голод характерен для реальных многоэкстремальных объектов. Поэтому случайный поиск и претендует на роль универсального средства решения многоэкстремальных задач. [10]

Случайный поиск ( random search) выполняется в соответствии со своим названием. На каждом шаге алгоритм добавляет случайно выбранную позицию, которая удовлетворяет границам стоимости. Этот вид перебора также называется методом Монте-Карло или моделированием Монте-Карло. [11]

Случайный поиск обобщает детерминированный, а всякий детерминированный поиск является лишь частным случаем одного или нескольких алгоритмов случайного поиска. [13]

Случайный поиск может быть в принципе реализован двумя способами. [14]

Управляемый случайный поиск обычно основан на эвристической идее, определяющей рациональные направления поиска. При этом не последнюю роль играют содержательные соображения, вытекающие из технического ( или экономического) смысла задачи. Случайный поиск иногда сочетается с локальной оптимизацией. Случайный поиск ( неуправляемый или управляемый) определяет начальные точки для локальной оптимизации. Из всех найденных локальных максимумов выбирается наибольший. [15]

Страницы: 1 2 3 4