Применение - градиентный метод
Cтраница 1
Применение градиентного метода значительно усложняется, если ограничения заданы полностью или частично в форме неравенств. В этом случае движение по аитиградиенту допускается только при соблюдении всех ограничений. При выходе на границу области ограничений движение проводится по проекции антиградиента. [1]
Применение градиентных методов демонстрируется на примере идентификации нескольких систем. В этих книгах градиентные методы применяются в основном для решения задач оптимального управления. [2]
В случае применения градиентных методов нужно иметь в виду, что функция G может иметь несколько минимумов, по методу градиента находится один из возможных, поэтому если первый найденный минимум оказывается неудовлетворительным ( не выполняется условие требуемого качества), то нужно взять в качестве начального значения точку, достаточно удаленную от оптимальной, и, исходя из нового начального значения, определить новую оптимальную точку. В случае, если оптимум единственный, оптимальные точки будут совпадать, что будет указывать на необходимость изменения структурной схемы системы управления, так как в этом случае все возможности старой схемы системы управления оказываются исчерпанными. [3]
Сравните эти данные с применением оптимального градиентного метода в примере на стр. Даваемая методом параллельных касательных третья точка оказывается лучше не только третьей, но и четвертой точки, получаемой в этом примере оптимальным градиентным методом. [4]
При ограничениях второго рода (15.2.2) применение градиентного метода не столь затруднительно. [5]
Такая функция является гладкой и допускает применение градиентных методов минимизации. Как показано в приложении, последовательность решений при увеличении параметра Я приводит к минимуму функции M ( xvia) во многих случаях оптимизации. [6]
 |
Фаза ДОЭ ( в, рассчитанная по алгоритму, ж интенсивность в фокальной плоскости ( б. [7] |
Итак, следуя работе [5] рассмотрим применение градиентного метода наискорейшего спуска для расчета фазы ДОЭ. [8]
Таким образом, можно сделать вывод, что применение градиентных методов для решения поставленной задачи нецелесообразно. [9]
Алгоритм идентификации по замкнутому циклу может быть найден в результате применения градиентных методов. [10]
Замкнутые алгоритмы идентификации, известные под названием методов самонастраивающихся моделей, синтезируются применением градиентного метода или стохастической аппроксимации. Переменные параметры модели о / ( /), b ( t) предварительно могут быть аппроксимированы рядами, подобными рядам (10.85), так чтобы идеальные значения настраиваемых параметров о -, bjv оказались постоянными. [11]
Вот уже много лет известен способ решения экстремальных задач, основанный на применении классического градиентного метода или метода наискорейшего спуска. [12]
ГРП и количество признаков; а к - веса К-ых признаков определяются расчетом с применением градиентного метода и минимизацией среднеквадратичных отклонений суммарной разности потенциальных функций. [13]
 |
Последовательные приближения к оптимальной температурной кривой, полученные методом квазплинеаризации в случае отсутствия ограничений на управления. [14] |
Таким образом, применение метода квазилинеаризации оказалось в данном случае значительно более эффективным, чем применение градиентного метода. [15]
Страницы: 1 2 3