Регулярный поиск
Cтраница 1
Регулярный поиск основан на частичном переборе. Для начала перебора находят один допустимый режим ( Sjo, пц) и, двигаясь от начальной точки вдоль границы области пересечения ( рис. 3.27), находят оптимальный режим, приводящий целевую функцию (3.24) к максимуму. [1]
Кроме регулярного поиска, существует множество алгоритмов случайного поиска, в основе которых лежит случайный перебор состояний системы из множества возможных состояний [ X ], обеспечивающих множество значений Y, на выходе системы. [2]
Важно отметить, что регулярный поиск оказывается более эффективным в таких задачах, как синтез расписаний или упаковка грузов в контейнеры. В то же время для задач VRPTW преимуществ LGA2 перед LGA1 не зафиксировано, что свидетельствует о слабом влиянии позиции гена или отсутствии такового на вхождение или невхождение гена в хромосомные блоки. [3]
Кроме приведенных выше методов регулярного поиска существуют методы случайного поиска, в которых преднамеренно вводится элемент случайности при просмотре объекта. [4]
Таким образом, для систем регулярного поиска, осуществляющих сканирование по заданному закону, выигрыш по времени вхождения в связь при больших вероятностях обнаружения получается незначительный. [5]
 |
Область допустимых режимов обработки. Ограничения. 1 - по Л. 2 - по Ам. 3 - по vmin. 4 - по шах. [6] |
Для нахождения искомых величин используют метод регулярного поиска, сущность которого заключается в следующем. [7]
Для нахождения искомых величин используют метод регулярного поиска [43], сущность которого заключается в следующем. Задается начальное решение ( niy Sj), изменяется одна переменная, например я, пока она не достигнет границы возможных вариантов решения задачи. В силу дискретности значений я, и Sj подбор кончается за несколько шагов. [8]
Интересны также вопросы выбора метода сканирования ( случайный или регулярный поиск) и сравнения различных методов сканирования. [9]
Оптимизаторы глобальные подразделяются на три основных типа: с регулярным поиском, с чисто случайным поиском, со смешанным поиском. [10]
Экстремальные системы классифицируются по способу поиска экстремума: системы с регулярным поиском и случайным поиском. К регулярным методам относятся хорошо известные методы полного перебора, Гаусса - Зейделя, градиентного поиска и их модификации. В случайных методах направление поиска ищется случайным образом. [11]
Экстремальные системы классифицируются по способу поиска экстремума: системы с регулярным поиском и случайным поиском. К регулярным методам относятся хорошо известные методы полного перебора, Гаусса - Зейделя, градиентного поиска и их модификации. В случайных методах направление поиска ищется случайным образом. [12]
В силу дискретности значений п и S оптимальные режимы обработки вычисляют методом регулярного поиска. [13]
Все существующие методы поиска многомерного экстремума можно разделить на две основные группы: регулярный поиск и случайный. К основным методам регулярного поиска относятся. [14]
Все существующие методы поиска многомерного экстремума можно разделить на две основные группы: регулярный поиск и случайный. К основным методам регулярного поиска относятся. [15]
Страницы: 1 2