Cтраница 1
Решение минимаксной задачи было выполнено за 32 шага. [1]
К решению стохастических минимаксных задач иногда сводятся задачи, далекие от нее в содержательной постановке. В частности, к ним сводится широкий класс стохастических задач планирования запасов. [2]
Альтернансные свойства решений нелинейных минимаксных задач с нелинейными ограничениями / / Журн. [3]
Рассмотрим алгоритмы решения минимаксных задач синтеза типовых модульных систем обработки данных с использованием описанных выше схем ветвления. Структура алгоритмов решения минимаксных задач в основном совпадает со структурой алгоритмов решения задач синтеза по общесистемным критериям. Основным отличием является способ вычисления оценок подмножеств решений. При этом весьма существенным является следующее обстоятельство. Минимаксные задачи решаются только для центра, если в области х элементы нижнего уровня ведут проектирование самостоятельно. [4]
Оценка Хубера является решением минимаксной задачи: максимальная асимптотическая дисперсия оценки на классе засоренных гауссовских распределений для нее достигает минимума. [5]
В основе большинства способов решения минимаксных задач лежит градиентный метод или штрафных функций метод. [6]
В основе большинства способов решения минимаксных задач лежит метод ( обобщенного) градиентного спуска. При этом задачу ( 1) рассматривают как задачу матема-тич. [7]
Вектор у пользуется при решении минимаксных задач как направление наискорейшего спуска. [8]
Применение метода сингулярных Возмущен аи для решения минимаксных задач. [9]
При настройке модели течения жидкости по разветвленным системам каналов с открытыми руслами на параметры реального объекта, эффективные коэффициенты Шези предлагается определять из решения соответствующей минимаксной задачи. [10]
Рассмотрим алгоритмы решения минимаксных задач синтеза типовых модульных систем обработки данных с использованием описанных выше схем ветвления. Структура алгоритмов решения минимаксных задач в основном совпадает со структурой алгоритмов решения задач синтеза по общесистемным критериям. Основным отличием является способ вычисления оценок подмножеств решений. При этом весьма существенным является следующее обстоятельство. Минимаксные задачи решаются только для центра, если в области х элементы нижнего уровня ведут проектирование самостоятельно. [11]
Книга состоит из двух частей. Первая часть посвящена в основном методам решения минимаксных задач и характеризашш в альтер-нансных терминах точки локального минимума функции максимума. Вторая часть содержит некоторые элементы программного обеспечения минимаксных задач в виде АЛГОЛ-процедур. Особенно широко представлены процедуры по решению задач равномерной аппроксимации. [12]
Такое ограничение вполне оправдано практическими соображениями. Исследование объекта управления с целью оптимизации технологического режима связано с решением минимаксных задач, при этом большое значение имеет наличие и характер нелинейности статической характеристики объекта. [13]
Удалим из С2 любую дугу, вес которой не меньше с2, и так будем продолжать до тех пор, пока не получим орграф 6гт 1, не содержащий никакого гамильтонова цикла. Гамильтонов цикл Фт в Ст ( с весом ст) является тогда по определению решением минимаксной задачи коммивояжера, так как из отсутствия гамильтонова цикла в Ст 1 следует, что в Сг1 не существует никакого гамильтонова цикла, не использующего по крайней мере одну дугу с весом, большим или равным ст. Таким образом, алгоритм нахождения гамильтонова цикла в орграфе решает также минимаксную задачу коммивояжера. Наоборот, если мы располагаем алгоритмом решения последней задачи, то гамильтонов цикл в произвольном орграфе С может быть найден с помощью построения полного орграфа &1 с тем же самым множеством вершин, что и в С, дугам которого, соответствующим дугам из О, приписаны единичные веса, а остальным дугам - бесконечные веса. Если решение минимаксной задачи коммивояжера для Ог имеет конечный вес ( на самом деле равный единице), то в графе С может быть найден соответствующий гамильтонов цикл. Если же решение имеет бесконечный вес, то в графе О не существует никакого гамильтонова цикла. Следовательно, две указанные задачи можно рассматривать как эквивалентные, поскольку было продемонстрировано, что алгоритм нахождения гамильтонова цикла позволяет решать минимаксную задачу коммивояжера и наоборот. [14]
Решение минимаксной задачи было выполнено за 32 шага. Таким образом, трудоемкость решения минимаксной задачи может быть достаточно велика. Она существенно зависит от трудоемкости вычисления критерия оптимальности и числа управляющих переменных. Тем не менее полученное решение приводит к существенному уменьшению риска при проектировании ХТС. [15]