Cтраница 4
Дело здесь все в том же дефиците времени, который не позволяет сделать тщательный анализ возникшей оптимизационной задачи и заставляет свалить ее решение на железные плечи ЭВМ, работающей по алгоритму глобального поиска. [46]
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. [47]
Когда функция качества многоэкстремальна и настолько сложна, что гарантия попадания в глобальный экстремум невелика ( даже при многократном повторении поиска из разных начальных точек), целесообразно обращаться к специальным методам глобального поиска, например к методу - преобразования. Как показала практика, он даже при относительно малых выборках уверенно выводит в области глобального экстремума, откуда можно осуществить поиск локальным методом с требуемой точностью. [48]
Создание на основе MHO методов, которые позволяли бы находить оценки искомых констант ( минимизировать функцию S ( К)) при любых ( произвольных) предварительных оценках искомых констант - так называемых методов глобального поиска [12, 33] - неизбежно поэтому приводит к резкому увеличению времени счета, значительному усложнению программы счета, а также проблеме единственности найденного решения и сходимости метода. [49]
Известные в настоящее время алгоритмы случайного поиска - ненаправленный случайный поиск, алгоритм случайного поиска с возвратом, алгоритм наилучшей пробы, алгоритм покоординатного обучения - отно-сятся к классу локальных методов поиска. Глобальный поиск, решающий задачу отыскания глобального экстремума многоэкстремального объекта, является наиболее сложной поисковой процедурой. Большинство методов глобального поиска имеет статистический характер и связано с использованием случайных начальных условий в комбинации с локаль-ным поиском. Это было использовано при решении задачи оптимального распределения потоков в сложной сети магистральных газопроводов. [50]
В заключение следует отметить, что в книге рассматриваются только детерминированные локальные методы поиска. Методы глобального поиска рассматриваются в работе [ 13, с. S единственный минимум, либо начальное приближение выбрано достаточно близко от минимума. [51]