Оптимизационная процедура

Cтраница 1

Двухпараметрические оптимизационные процедуры не следует начинать до полного исчерпания возможностей однопара-метрической оптимизации. [1]

В оптимизационной процедуре такого типа под словом сегмент обычно понимается часть температурной программы, на которой происходит нагревание. Такие сегменты можно разделить изотермическими периодами, в течение которых температура остается постоянной. В данном обсуждении мы будем называть эти два вида сегментов неизотермические и изотермические. [2]

В оптимизационной процедуре варьируется N неизвестных составов до тех пор, пока функция цели ( 102) не достигнет нуля или не станет практически близкой к нему. Соответствующие составы представляют собой равновесные фазовые составы. Однако, такой подход к решению уравнения ( 102) обладает рядом недостатков: трудоемкость решения резко возрастает с увеличением числа компонентов N. Кроме того процесс решения сильно зависит от выбора начальных точек в концентрационном симплексе. Это является причиной того, что целевая функция часто имеет овражный характер, что затрудняет отыскание минимума. [3]

Труднее реализуются базовые оптимизационные процедуры для сложных звеньев ГТС различной конфигурации, возникающих при внештатных условиях работы фрагментов ЕСГ. Рассмотрим фрагмент ГТС, включающий п КС с прилегающими ЛУ. [4]

Выбор моделей воздействий в зависимости от мест их приложения в системе. [5]

Для выполнения оптимизационной процедуры на основе решения уравнения (16.1), как отмечалось в § 16.1, необходимо, чтобы при возрастании варьируемого параметра одни составляющие дисперсии ошибки увеличивались, а другие, напротив, уменьшались, либо хотя бы одна из составляющих дисперсии обладала бы минимумом по этому параметру. [6]

Вопросы регуляризации оптимизационных процедур хорошо освещаются в книге А. Н. Тихонова и В. [7]

Экспериментальные точки, необходимые для сетевого поиска в двух. [8]

В отличие от параллельных оптимизационных процедур, описанных в предыдущем разделе, симплекс-метод является последовательным процессом. Выполняется минимальное число начальных экспериментов и на их основании выносится решение о положении следующих точек. [9]

Принятие решения на основе оптимизационной процедуры при известных показателях принципиальных трудностей не вызывает. Неопределенными могут оказаться только приоритеты ЛПР. К сожалению, так бывает очень редко. [10]

Сплошные линии показывают ход оптимизационной процедуры. На рис. б показано, что для приближения к оптимуму требуется неоднократное повторение процесса оптимизации. [11]

Следует пересмотреть вычислительную часть оптимизационной процедуры, с тем чтобы она отвечала требованиям идеи, положенной в основу метода. [12]

В этом разделе описано несколько оптимизационных процедур, являющихся параллельными в том смысле, что все эксперименты выполняются в соответствии с заранее спланированной последовательностью. Однако в отличие от методов, рассмотренных в разд. [13]

Вследствие этого задача регулирования является оптимизационной процедурой ( выбора варианта поведения с учетом плана-графика запуска-выпуска работ, сложившегося на момент регулирования ситуации по фактическому наличию материалов я полуфабрикатов на складах снабжения, промежуточных кладовых, имеющихся ресурсов оборудования и рабочей силы. [14]

Позже мы поместим ее в класс итерационных оптимизационных процедур, поскольку средние имеют тенденцию изменяться так, чтобы минимизировать функцию критерия квадратичной ошибки. В настоящий момент мы рассматриваем это просто как приближенный способ получения оценки по максимуму правдоподобия для средних. [15]

Страницы: 1 2 3 4