Локальный поиск

Cтраница 3

Итак, мы окончательно убедились в том, что итеративные процедуры локального поиска ограничены по своим возможностям, но продолжаем настаивать, что все же это - великое изобретение. Никто не упрекнет нас за это в нескромности, так как хорошо известно, что среди действительных изобретателей локальных процедур - такие величайшие ученые, как Ньютон и Гаусс, бывшие не только математиками, но и естествоиспытателями, прекрасно понимавшими всю важность решения оптимальных задач для практики. [31]

Примитивный перебор мы, конечно, отвергнем и попробуем что-нибудь поумнее, например локальный поиск, но, увы, сравнение с соседями ничего не даст, ибо все соседи одинаковы, никто не может претендовать на лучшесть или, точнее, большую фальшивость, а следовательно, не может указать и направление поиска. [32]

Для повышения эффективности метода оврагов Л. А. Растригиным [7] предлагается перед каждым овражным шагом осуществлять многократный локальный поиск точек оврага. [33]

При решении многоэкстремальных задач и в так называемых овражных ситуациях автономная работа алгоритмов локального поиска оказывается неэффективной. Это потребовало разработки методов нелокального поиска, которые фактически состоят в определенной организации проведения некоторой последовательности поисков локальных. Так, нелокальный алгоритм решения многоэкстремальных задач состоит в выборе начальных точек в пределах заданной области и обработке результатов локальных поисков, произведенных из этих точек. В ходе работы этого алгоритма производится изучение заданной области, определяется местонахождение локальных экстремумов. Специальные алгоритмы нелокального поиска применяются также при решении овражных задач. [34]

Целевая функция в заданной области параметров может быть многоэкстремальной, поэтому использован алгоритм локального поиска в комбинации со случайным выбором начальных условий. [35]

При решении многоэкстремальных задач и в так называемых овражных ситуациях автономная работа алгоритмов локального поиска оказывается неэффективной. Это потребовало разработки методов нелокального поиска, которые фактически состоят в определенной организации проведения некоторой последовательности локальных поисков. Так, нелокальный алгоритм решения многоэкстремальных задач состоит в выборе начальных точек в пределах заданной области и обработке результатов локальных поисков, произведенных из этих точек. В ходе работы этого алгоритма производится изучение заданной области, определяется местонахождение локальных экстремумов. Специальные алгоритмы нелокального поиска применяются также при решении овражных задач. [36]

Рассмотрите систему, использующую схему Абрам-Профета и Шина, в которой оператор видеосервера хочет предоставить клиентам возможность полностью локального поиска вперед и назад в течение 1 мин. Если предположить, что используется видеопоток MPEG-2 со скоростью передачи данных 4 Мбит / с, сколько понадобится каждому клиенту памяти на локальные буферы. [37]

Наилучший полученный маршрут в Eilon s - 75 ( Длина 535, размер популяции 20, уровень мутаций 0 3, элитное число 10. [38]

Подобное улучшение связано с использованием различных комбинаций моделей эволюции, блоком адаптации, различными обратными связями, локальным поиском, новыми и модифицированными операторами, а также обменом информацией с внешней средой. Полученные результаты в генетическом решении позволяют говорить об эффективности метода и целесообразности использования в решениях других задач оптимизации. [39]

Предлагаемые в литературе способы [32, 58], основанные на сочетании метода сканирования ( с большим шагом) с последующими локальными поисками вершин, по существу, сводятся к перебору локальных экстремумов и запоминанию наибольшего или наименьшего из них. Значительно более эффективным является так называемый метод Р - преобразования, разработанный В. [40]

Предлагаемые в литературе [5.20, 5.37] способы, основанные на сочетании метода сканирования ( с большим шагом) с последующими локальными поисками вершин, по существу сводятся к перебору локальных экстремумов и запоминанию наивысшего или наинизшего из них. [41]

Для практической реализации изложенной схемы поиска достаточно в каждом D2k найти по одной произвольной точке, из которой можно начинать соответствующий локальный поиск. Поэтому начальные точки в D2k находятся вероятностно-статистическим путем с помощью методов перебора. Чем больше число перебираемых точек, равномерно распределенных в Dz, тем больше вероятность того, что в каждом Dzk окажется хотя бы по одной начальной точке. [42]

Для практической реализации изложенной схемы поиска достаточно в каждом Dzk найти по одной произвольной точке, из которой можно начинать соответствующий локальный поиск. Поэтому начальные точки в D2h находятся вероятностно-статистическим путем с помощью методов перебора. Чем больше число перебираемых точек, равномерно распределенных в Dz, тем больше вероятность того, что в каждом Dzk окажется хотя бы по одной начальной точке. [43]

Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования. [44]

В зависимости от правил обхода допустимой области изменений целевой функции методы нелинейного программирования подразделяются на три группы: перебора, локального поиска и глобального поиска. [45]

Страницы: 1 2 3 4