Cтраница 2
Нередко случайный поиск сочетается с так называемой локальной оптимизацией. [16]
Случайному поиску посвящена огромная литература. [17]
Однако случайный поиск не использует информации от предыдущего движения и о характере гиперповерхности, что ведет к значительным потерям времени. [18]
Метод случайного поиска основан на применении последовательностей случайных чисел, с помощью которых в области изменения независимых переменных производится выборка случайных точек или определение случайных направлений. Ниже рассматривается одна из разновидностей случайного поиска - метод случайных направлений с обратным шагом. [19]
Метод случайного поиска требует наличия блока управления, команды с которого подаются на исполнительный механизм в соответствии с показаниями датчиков. Конечная точность балансировки в данном случае зависит практически от чувствительности датчиков, которая может быть достаточно высокой. [20]
Применение случайного поиска для целей адаптации и оптимизации рассматриваемых систем имеет два основания. Во-первых, случайный поиск является наиболее эффективным средством адаптации сложных систем: он прост в реализации, легко модифицируется и программируется, имеет высокое быстродействие. [21]
Методом случайного поиска решается следующая задача. [22]
Метод случайного поиска является по сути дела методом проб и ошибок, широко применяемый в практической деятельности при встрече с неизвестным объектом, который надо проанализировать. [23]
Метод случайного поиска чрезвычайно прост для программирования - в этом его основное преимущество леред другими методами. Поэтому метод случайного поиска рекомендуется использовать лишь тогда, когда требуется быстро запрограммировать задачу и рассчитать небольшое число вариантов режима ГЭС. [24]
Метод случайного поиска универсален, позволяет обследовать всю область допустимых значений параметров; основным недостатком является очень большой объем вычислений. [25]
Метод случайного поиска предполагает, что из начальной точки совершается сравнительно небольшое перемещение в произвольном направлении, после чего оценивается приращение показателя качества. В том случае, если показатель качества уменьшился, продолжается движение в заданном направлении до тех пор, пока продолжается уменьшение показателя качества. Если уменьшение показателя качества не происходит при движении в заданном направлении, то система возвращается в исходное состояние и снова определяется случайное направление движения. Метод случайного поиска может быть реализован достаточно просто при высокой эффективности алгоритма поиска. [26]
Метод случайного поиска вызывает некоторые затруднения в практической реализаций в связи со сложностью подбора весовых коэффициентов Kj для учета ограничений различного характера. Практический интерес представляют различные способы сокращения времени счета. [27]
Метод случайного поиска достаточно прост, позволяет обозреть всю область возможных значений параметров синтеза, но требует очень большого объема вычислений. Число просчитываемых вариантов иногда достигает десятков и даже сотен тысяч. [28]
Метод случайного поиска основан на применении последовательностей случайных чисел, с помощью которых в области изменения независимых переменных производится выборка случайных точек или определение случайных направлений. Ниже рассматривается одна из разновидностей случайного поиска - метод случайных направлений с обратным шагом. [29]
Методы случайного поиска отличаются от регулярных ( детерминированных) методов оптимизации намеренным введением элемента случайности. Это означает, что в одной и той же обстановке решение о направлении рабочего шага, принятое по методу случайного поиска, будет разным. Однако подобное случайное поведение является не только целесообразным, но в большом числе случаев и более эффективным, чем регулярное поведение. [30]