Cтраница 1
Пространство возможных решений должно быть небольшим. [1]
В таких случаях в качестве пространства возможных решений F надо брать функции z ( x), удовлетворяющие тем же неравенствам. Теоремы 3 и 5 настоящей главы справедливы и в этих случаях и их доказательства остаются прежними. [2]
В таких случаях в качестве пространства возможных решений F надо брать функции z ( s), удовлетворяющие тем же неравенствам. Теоремы 1 - 4 настоящей главы справедливы и в этих случаях. [3]
В этом гипотетическом примере как пространство входных данных, так и пространство возможных решений невелики. Следовательно, можно создать две версии программы, каждая из которых реализует одну стратегию вывода. [4]
В главе 2 уже отмечалось, что стремление решить задачу планирования в лоб выбором из пространства возможных решений неизбежно наталкивается на проблему экспоненциального взрыва при усложнении задачи и соответствующем расширении пространства решений. Это не является серьезным препятствием в том случае, когда существует довольно много удовлетворительных решений задачи и мы не слишком озабочены их качеством. Тогда и ненаправленный поиск позволяет за разумное время найти приемлемое решение. [5]
Немонотонное рассуждение оказывается важным и в задачах конструирования и планирования. Пространство возможных решений в этих задачах часто оказывается очень большим, и обычно невозможно предвидеть последствия выбора некоторого предварительного варианта схемы. Обычно конструктор знает, что он хочет, но не знает, как этого достичь. При конструировании предположение, как правило, принимает форму временного решения. [6]
Возможно, однако, что постановка этой задачи не освобождает нас от процессов поиска. Мы просто перенесли поиск из пространства возможных решений задачи в пространство возможных представлений. В любом случае весь процесс перехода от одного предста. Качественные структурные принципы, управляющие представлениями, еще предстоит открыть. [7]
При такой формулировке описание искомого решения называется целью, а множество возможных шагов, ведущих от начальных условий к цели, рассматривается как пространство поиска. Решение задачи состоит тогда в просматривании пространства возможных решений в поиске того, которое удовлетворяет цели. Эти представления иллюстрируются на следующем примере. [8]
Доопределяющие ЭС используются для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями. В таких ЭС возникают задачи интерпретации нечетких знаний и выбора альтернативных направлений поиска в пространстве возможных решений. [9]
Доопределяющие ЭС используются для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями. В таких ЭС возникают задачи интерпретации нечетких знаний и выбора альтернативных направлений поиска в пространстве возможных решений. [10]
Такие методы по сути перечислительные, но они выигрывают в эффективности в результате отсечения больших областей пространства возможных решений. Это делается путем вычисления нижней оценки стоимости каждого маршрута, включающего некоторые связи и исключающего некоторые другие; если нижняя оценка достаточно велика, то отсюда следует, что такой маршрут не может быть оптимальным. После длинной серии безуспешных экспериментов мы с Хелдом случайно обнаружили сильный метод получения нижних оценок. Эта техника ограничений позволила нам сильно сокращать пространство поиска, так что мы сумели решать задачи даже с 65 городами. Я не думаю, что какой-нибудь из моих теоретических результатов потряс меня столь же сильно, как вид чисел, появляющихся из компьютера ночью, когда Хелд и я впервые испытывали наш метод ветвей и границ. Позднее мы обнаружили, что наш метод - не что иное, как вариант старой техники, именуемой релаксациями Лагранжа, которая теперь рутинно используется для построения нижних оценок в методе ветвей и границ. [11]
Важным классом алгоритмов обучения, обогативших нейронные и нечеткие технологии, считаются эволюционные алгоритмы. Они оперируют популяциями хромосом, оцениваемых функциями приспособленности, и используют эволюционную и генетическую обусловленность изменения последовательности битов или чисел. Таким образом эффективно, исследуется пространство возможных решений. Оптимальное решение ищется в серии последовательных приближений аргументов с лучшими значениями функций приспособленности, генерируемых в результате мутации и скрещивания хромосом. [12]
Они считали, что мышление человека основано на определенном сочетании простых задач манипулирования символами, таких как сравнение, поиск, модификация символа и т.п. - операций, которые могут выполняться компьютером. Решение задач они представляли себе как поиск ( перебор) в пространстве возможных решений по эвристическим правилам, которые помогают направить поиск к искомой цели. [13]
Комплекс управленческих решений имеет двоякую направленность. Первое направление состоит в подготовке технической, плановой, финансовой и договорной документации с целью своевременной и правильной отработки с заказчиком и учреждениями банка всех документов, обеспечивающих нормальный ход строительства. Второе направление заключается в разработке собственных документов - планов организационно-технических мероприятий и проектно-технологической документации. При разработке управленческих документов на уровнях, охватывающих ряд трубопроводов, расширяется пространство возможных решений, выявляются более экономичные варианты по сравнению с задачей подготовки строительного производства в пределах одного объекта. [14]