Cтраница 2
Метод направлений максимальной чувствительности сам по себе и тем более в комбинации с методом усечения функций чувствительности второго порядка позволяет существенно сократить машинное время, необходимое для однократного получения приближенного квадратичного разложения оптимизируемого критерия качества. Другим важным достоинством метода направлений максимальной чувствительности является возможность при его использовании создавать адаптивные процедуры построения квадратичной модели критерия. Фактически сбор информации о характере поведения критерия по различным направлениям множества допустимых управлений есть процесс обучения, на основании которого делается затем вывод о целесообразности более глубокого изучения характера поведения критерия качества по тем или иным направлениям. Следует отметить в качестве положительной стороны рассматриваемого здесь метода упрощение второго этапа оптимизации - процесса поиска - вследствие сокращения размерности задачи. [16]
Рассматриваются методы поиска субоптимальных решений для задач, не имеющих практически реализуемых способов нахождения оптимальных решений. В числе возможных подходов рассматриваются диалоговые алгоритмы, использующие метод эвристического ветвления, метод размытых эвристик, адаптивные процедуры i о иска, а также субоптимальные алгоритмы, базирующиеся на идеях динамического программирования. [17]
Отдельные гипотезы Г5 могут иметь большую или меньшую эффективность в зависимости от конкретных условий решаемой задачи. Кроме того, эффективность гипотез может различаться на различных этапах поиска. Целью адаптивной процедуры является формирование эффективных композиций гипотез для различных этапов поиска решения, обеспечивающих быстрый поиск субоптимальных решений. [18]
В этом параграфе будет рассмотрен ряд схем управления, так или иначе основанных на использовании идеи адаптации по результатам функционирования системы. В одних случаях целью адаптации является восстановление ( идентификация) неизвестных центру параметров путем наблюдения и обработки результатов функционирования системы. Это соответствует использованию центром адаптивных процедур формирования данных. В других случаях с учетом результатов прошлых периодов функционирования адаптивно формируются планы системы. Это соответствует адаптивному планированию. Возможны также различные комбинации адаптивных схем управления с ранее рассмотренными. Наличие в механизме функционирования той или иной схемы адаптивного управления приводит к появлению зависимости между отдельными периодами функционирования системы и, как следствие, к необходимости учета дальновидности элементов нижнего уровня. [19]
В докладах большое внимание уделено изложению результатов экспериментальных исследований и цифрового моделирования с выбором структуры и параметров модели, близких к натурному эксперименту, оценкам ожидаемого и реально достигнутого повышения качества регулирования. Работы по теории адаптивных систем можно разделить на три направления: системы с эталонной моделью, системы с идентификатором, в котором идентификация используется также для целей диагностики, методы конечно-частотной идентификации. Особенно следует выделить доклады: И.Б. Ядыкина ( Москва), в котором ранее полученные автором результаты по алгебраическим критериям адаптируемости распространяются на важный класс нелинейных многосвязных систем, описываемых оператором Гаммерштейна; А.Б. Юдицкого ( Франция) и А.В. Назина ( Москва), в котором предложен асимптотически эффективный рекуррентный алгоритм адаптивного управления нелинейным стохастическим объектом для класса функций Гельдера неизвестной гладкости на основе идентификационного подхода с применением оптимальной адаптивной процедуры непараметрического оценивания. [20]
Пусть имеется система передачи информации, которая может работать в полудуплексном режиме. Предполагается, что канал связи может находиться в одном из двух состояний - А или С - с соответствующими вероятностями ошибок на символ РА и рс. Принимая, что pcfpA, будем считать, что состояние С соответствует наличию пачки ошибок в канале, а состояние А - отсутствию. Требуется построить адаптивную процедуру, управляющую потоком передачи данных так, чтобы повысить среднюю скорость ( эффективность) передачи по каналу. [21]
Другой подход к разработке алгоритма оптимизации, осуществляющего поиск лишь по части переменных, связан с использованием статистических методов ( или их аналогов) выделения наиболее информативных переменных. Этот подход хорошо отработан в регрессионном анализе. Существуют различные критерии отбора наиболее значимых переменных. Таким образом, адаптивная процедура выбора переменных на каждой итерации алгоритма должна учитывать лишь те из них, которые являются существенными и не дошли до района экстремума. [22]
Функционирование реальных организационных систем во многих случаях носит повторяющийся характер. Это позволяет использовать для построения организационных механизмов схемы, содержащие в том или ином виде идеи адаптивного формирования данных и управления. В основе таких схем лежит идея использования информации, полученной в предшествующих периодах функционирования системы. Примерами могут служить применяемые в экономике процедуры планирования от достигнутого, адаптивные процедуры формирования экономических нормативов и др. Использование в организационной системе тех или иных адаптивных схем приводит к тому, что результаты функционирования ( сообщаемая информация, выбираемые элементами состояния и построенные на их основе показатели, оценивающие результаты функционирования текущего периода) влияют на выигрыш элементов не только в текущем, но и в последующих за ним периодах функционирования. При наличии такого рода зависимости между отдельными периодами функционирования системы для активного элемента может оказаться целесообразным несколько проиграть в текущем периоде функционирования, чтобы больше выиграть в последующих периодах. Ключевым при этом является вопрос о том, каким образом активный элемент учитывает будущее. [23]
Ранее уже было показано, что в определенных условиях повышение точности достигается и другими методами. В частности, подавление аддитивных помех осуществляется с помощью фильтрации. Однако, еще большие возможности повышения точности измерений связаны с использованием коррекции погрешностей и адаптивных процедур измерений. Поэтому прежде, чем обратиться к непосредственному рассмотрению особенностей метрологического анализа результатов конкретных процедур итеративных измерений, систематизируем представления о методах повышения точности измерений и рассмотрим общие положения о потенциальной точности измерения. [24]