Градиентный поиск

Cтраница 1

Градиентный поиск в этом случае также невозможен из-за малой ширины оврага. [1]

Градиентный поиск (3.3.21) является частным случаем по крайней мере двух алгоритмов случайного поиска. [2]

Характер движения к оптимуму в методе градиента с малой ( а и большой ( б. [3]

Недостатком градиентного поиска является то, что при его использовании можно обнаружить только локальный м и и и-м у м целевой функции. Для того чтобы найти у функции другие локальные минимумы, необходимо производить поиск из других начальных точек. Таким образом, с помощью метода градиента каждый локальный минимум целевой функции можно охарактеризовать некоторой областью притяжения, обладающей тем свойством, что при задании начального состояния в границах этой области метод градиента всегда приводит в один и тот же локальный минимум. [4]

Недостатком градиентного поиска является то, что при его. Таким образом, с помощью метода градиента каждый локальный минимум целевой функции можно охарактеризовать некоторой областью притяжения, обладающей тем свойством, что при задании начального состояния в границах этой области метод градиента всегда приводит в один и. [5]

Функция к / ( о греб - [ IMAGE ] - 8. Поиск экстремума методом нем. Гельфанда - Цетлина. [6]

Показано, что теоретически градиентный поиск вообще не может привести к истинной экстремальной точке, а может лишь приблизить к ней. [7]

Известно, что методы градиентного поиска обеспечивают более быстрое нахождение экстремума. [8]

Схема поиска методом дихотомии. [9]

Составляется план эксперимента и при градиентном Поиске выбирается вид модели для описания поведения отклика в локальной области, близкой к исходной точке. Для симплекс-поиска на данном этапе вид локальной модели не имеет значения. [10]

К другому классу методов, улучшающих градиентный поиск, относятся методы сопряженных направлении. [11]

К другому классу методов, улучшающих градиентный поиск, относятся методы сопряженных направлений. [12]

Блок-схема экстремального регулятора, работающего методом градиентного поиска. [13]

На рис. 5.1.1 показана блок-схема алгоритма градиентного поиска, которая очевидна и не нуждается в дополнительных пояснениях. [14]

Идея введения случайных скачков в процессе градиентного поиска использовалась давно. [15]

Страницы: 1 2 3 4