Локальный поиск
Cтраница 2
Но на мышиные хлопоты - локальный поиск - уходит каждый раз достаточно много времени. Может быть, стоит вообще отказаться от принудительного разделения: малые шаги регулярны, большие - случайны. [16]
Очевидно, что вероятность нахождения при локальном поиске хромосомного блока повышается, если одновременно варьировать значения тех генов, которые связаны эпистасисом. А такая связь наиболее вероятна, во-первых, между генами в соседних локусах, что и учитывается в LGA2, во-вторых, между генами в локусах, относящихся к одним и тем же позициям в очередях работ на каждой стадии, что и определяет в алгоритме LGA3 величину N, на которую локусы отстают друг от друга. [17]
В реализованной на ЭЦВМ БЭСМ-4 программе [60] локальный поиск осуществляется методом градиента с постоянным, а также с переменным шагом. В обоих случаях была введена дополнительная коррекция пропорционального множителя. [18]
F ( X), называются методами локального поиска, а методы, основанные на предположении многоэкст-ремальности F ( X) и ставящие своей целью нахождение глобального экстремума, - методами глобального поиска. [19]
Таким образом, переходя к итеративным процедурам локального поиска от полного перебора на сетке, мы можем оправдывать свое поведение той же ссылкой на гипотезу о гладкости функции, правда, понимая под этим нечто существенно более ограниченное. Чтобы окончательно убедиться в ограниченности новой гипотезы, посмотрим на рис. 4.7, где изображена вполне гладкая функция одной переменной. [20]
В методе оврагов поиск состоит из чередующихся этапов локального поиска и овражного шага. Локальный поиск при минимизации имеет целью найти какую-либо точку в малой окрестности оврага. После определения двух таких точек W и W делается овражный шаг в направлении уменьшения целевой функции, совпадающем с прямой, проходящей через эти две точки. В предельном случае, когда W и W принадлежат гиперповерхности оврага и W-W j - 0, прямая, их соединяющая, будет лежать в гиперповерхности, касательной к гиперповерхности оврага. Очевидно, что в этой гиперповерхности будет бесконечное множество различных направлений и найденное случайным образом направление не является наилучшим. Следовательно, метод оврагов не может обеспечить малые потери на поиск. Более того, при его практической реализации оказывается малой надежность поиска: его прекращение возможно вдали от экстремальной точки. [21]
Лучших результатов можно достигнуть, используя более сложный - локальный поиск. [22]
В реализованной на ЭЦВМ БЭСМ-4 программе [ 5.41 J локальный поиск осуществляется методом градиента с постоянным, а также переменным шагом. В обоих случаях была введена дополнительная коррекция пропорционального множителя. [23]
Слабая зависимость эффективности от N в НСМ обусловлена наличием локального поиска. [24]
Поскольку эта логика, в особенности в итеративных схемах локального поиска, очень проста, то зачастую целесообразно использовать не универсальные, а простые специализированные вычислительные устройства. [25]
Другой модификацией метода случайных направлений является совмещение операций формирования шага локального поиска со случайным скачкообразным смещением исходной точки. [26]
 |
Зависимости Нх ф ( и в близкие моменты i.| Пример зависимости. [27] |
Дг) могут быть найдены с помощью одного из методов локального поиска. Естественно, что класс характеристических точек должен быть, во всяком случае, конечным. [28]
Другой модификацией метода случайных направлений является совмещение операций формирования шага локального поиска со случайным скачкообразным смещением исходной точки. [29]
Из некоторой начальной точки je производится поиск минимума любым методом локального поиска. На этом первый этап поиска заканчивается. [30]
Страницы: 1 2 3 4