Быстродействие - алгоритм
Cтраница 3
Принципам построения эффективных алгоритмов стратегии поиска уделяется в данной книге основное внимание. Главными критериями оценки эффективности методов минимизации являются необходимая для реализации и работы алгоритма память вычислительной машины, быстродействие алгоритма и надежность определения минимума. [31]
Мне представляется не слишком уместным углубляться здесь в тонкости подобных вопросов. Однако, существует довольно много абсолютных ограничений общего характера ( известных или предполагаемых) на возможное повышение быстродействия алгоритма. Оказывается, что среди алгоритмических по своей природе задач существуют определенные классы проблем, решать которые с помощью алгоритмов несоизмеримо труднее, чем остальные. Теория, в которой рассматриваются подобные вопросы, носит название теории сложности. [32]
Поверхностные теплообменники являются основными структурными звеньями парогенератора по функциональному назначению и с позиций математического моделирования. Форма описания процессов в теплообменниках, способ моделирования их динамических свойств определяют математическую модель парогенератора в целом, выбор моделирующих средств, осуществимость и быстродействие алгоритмов. [33]
Второе слагаемое описывает процесс забывания, третье слагаемое - процесс самообучения. Очевидно, что при коррекции связей по (3.6) на каждом временном такте пересчету подвергаются только связи одного узла сети: одна из связей, входящих в этот узел, усиливается, а все связи, выходящие из узла, ослабляются. Увеличение быстродействия алгоритма по сравнению с быстродействием предшествующего алгоритма, пропорционально, таким образом, числу узлов сети. [34]
Критерии точности и быстродействия алгоритмов получили широкое признание, несмотря на отсутствие единого подхода к их количественной оценке, которая во многом зависит от конкретного содержания задачи проектирования и методов поиска. Например, при проектировании серий большое значение приобретает точность в отыскании параметров оптимизации, а при проектировании единичного изделия, наоборот - точность отыскания оптимума целевой функции. Для оценки быстродействия алгоритмов с простой логикой поиска нередко достаточно ограничиться суммарным числом вычислений функций цели и ограничений. [35]
В одном из вариантов алгоритма Варнока класс многоугольников ограничен треугольниками. Многоугольники с числом сторон больше трех строятся как наборы из треугольников. Основанием для такой процедуры является значительное повышение быстродействия алгоритма. Разработайте алгоритм декомпозиции набора многогранников в описание, состоящее только из треугольников. [36]
Для нахождения элемента в упорядоченном множестве используется двоичный поиск. Его идея состоит в том, что об элементе запрашивается информация, в какой из двух половин множества он располагается. Двоичный поиск является одним из наиболее эффективных по быстродействию алгоритмов поиска. [37]
Заметим, что теорема 5 носит на-ввание теоремы Кенига, теорема 6 - теоремы Брукса, теорема 7 - теоремы Секерепш - Вилфа, теорема 9 - теоремы Ершова - Кожухина теорема 10 - теоремы Уэлша - Пауэла, теорема 12 - теоремы Хивуда. В алгоритме А. А. Бульояко-вой [12] сочетаются преимущества алгоритма Ершова - Кожухина с быстродействием алгоритма Д; алгоритм Д дополняется процедурой склеивания одинаково окрашенных вершин на каждом шаге приписывания-цвета вершине. В отличие от ее алгоритма, в работе [109] предлагается вычислять для всех jiap несмежных вершин число общих смежных вершин я выбирать для склейки пару с наибольшим таким числом. [38]
В большинстве случаев, учитывая размерность решаемых задач, исследователя интересует наиболее эффективный алгоритм решения. Понятие эффективности связано со всеми вычислительными ресурсами, необходимыми для работы алгоритма. Однако под самым эффективным алгоритмом понимается самый быстрый, так как именно быстродействие алгоритма является доминирующим фактором, определяющим пригодность конкретного алгоритма для практики. Время работы алгоритма удобно выражать в виде функций от одной переменной, характеризующей размер индивидуальной задачи, т.е. объема входимых данных, требуемых для описания этой задачи. Такой подход удобен, так как в дальнейшем сравнительная сложность задачи будет оцениваться через ее размеры. Часто размер задачи определяется неформально. Например, для определения размера в задаче коммивояжера используется число городов. Кроме числа городов в этой задаче важно учитывать расстояния между m городами, которые представляют собой т ( т - 1) / 2 чисел. [39]
Это обстоятельство применительно к задаче о сопле представляет собой серьезное ограничение. Иначе говоря, сопла с достаточно крутыми стенками ( а именно такие сопла практически наиболее интересны) не могут быть спрофилированы с требуемой для техники точностью. В свое время большое преимущество решения обратной задачи сопла было связано с быстродействием алгоритма, однако по мере развития вычислительной техники это перестало иметь значение. [40]
Очевидным недостатком приведенной схемы расчета закольцованного участка является малое быстродействие. Для увеличения быстродействия можно заменить алгоритм расчета оптимальных режимов лучевого газопровода, который используется для расчета каждой ветви, на алгоритм поиска допустимых режимов, который приведен в § VII-2. Благодаря этому не требуется перебирать большое число вариантов с разными частотами вращения и общее быстродействие алгоритма существенно возрастает. [41]
 |
Задача о распаде начального разрыва и и 0 и / Zp / zn. [42] |
Использование точного решения задачи Римана в численных расчетах показало, что получение решения с относительной погрешностью 1 % является достаточным для большинства встречающихся задач о распаде произвольного гидродинамического разрыва. Только в относительно малом числе распадов произвольного разрыва, соответствующих гидравлическим скачкам большой интенсивности, требуются дополнительные уточнения, проводимые по итерационному методу Ньютона. Таким образом, использование линейного приближения (4.3.31) в качестве начального приближения позволяет существенно уменьшить число итераций в наиболее затратной части алгоритма распада произвольного гидродинамического разрыва и позволяет повысить быстродействие алгоритма в целом. [43]
 |
Поперечный курс.| Встречный курс при методе ( погони у ведомого Р2. [44] |
Замечание 10.1. В рамках тематики параграфа 10.2 в главе 3 ( см. параграфы 3.4, 3.5) решен пример ближнего наведения звена истребителей-перехватчиков на основе СТЭК-3 ( наиболее эффективного векторного Нэш-равновесия) с учетом противодействия ЛА-цели. Рассмотрены варианты догонного, поперечного и встречного взаимодействия коалиции ЛА и ЛА-цели. Получены программно-корректируемые методы наведения коалиции на цель в условиях эффективного уклонения цели. Исследованы пути повышения быстродействия алгоритма для бортовой реализации на основе тактической структуры ведущего и ведомого в паре и распараллеливания. [45]
Страницы: 1 2 3 4