Начальное решение

Cтраница 3

Предположим, что алгоритм случайно выбирает позиции А и В в качестве начального решения. [32]

Заметим, что число итераций для получения решения транспортной задачи существенно зависит от начального решения. Так как при использовании метода северо-западного угла внимание на стоимости не обращается, то и сам начальный план в общем случае будет далек от оптимального. [33]

В дальнейшем можно ввести другие определения окрестности и продолжить оптимизацию; в качестве начального решения берется решение, полученное на предыдущем этапе. При этом получится последовательность алгоритмов локальной оптимизации и возникает нетривиальная задача определения наилучшей в заданном смысле последовательности их работы. [34]

Оптимальная последовательность решений обладает тем свойством, что какими бы ни были начальное состояние и начальное решение, остальные решения должны быть оптимальной последовательностью решений по отношевдю к состоянию, получающемуся в результате первого решения. [35]

Далее следует остановиться еще на одном, довольно интересном практическом моменте, а именно на использовании начального решения. Пусть, например, на тело с постоянной температурой внезапно накладываются граничные условия; тогда тепловой поток вблизи поверхности окажется большим и величины dv / dx, рассчитанные на первых нескольких шагах по времени, будут очень неточными. Такие решения легко получить из точных решений, приведенных ранее. Для важных граничных условий можно, вероятно, найти новые решения. [36]

Оптимальная стратегия обладает тем свойством, что, каковы бы ни были начальное состояние системы рц и начальное решение QN, последующие решения qi iN - 1, 1 ] должны составлять оптимальную стратегию относительно состояния, возникшего в результате первоначального решения. [37]

Следующие теоремы показывают, каким образом изменяются потребности в вычислительных ресурсах при улучшении функции нижней оценки и начального решения, дающего верхнюю оценку. [38]

Всего решено шесть подзадач, оптимум был известен до начала процесса ветвления, но для доказательства оптимальности начального решения выполнено три ветвления. [39]

Теорема 6.6. ( При SLLB или 5DF / LLB потребности в вычислительных ресурсах не возрастут, если использовать лучшее начальное решение, дающее верхнюю оценку. [40]

Это наводит на мысль, что в хорошем эвристическом алгоритме минимизации среднего времени завершения в конвейерных задачах большой размерности следует вначале получить улучшенное начальное решение с помощью метода ветвей и границ без возвратов, а затем попытаться улучшить решение с помощью поиска в локальной окрестности. [41]

Уравнения динамического программирования часто получаются из принципа оптимальности: Оптимальная политика имеет то свойство, что, какими бы ни были начальное состояние и начальное решение, последующие решения должны продолжать оптимальную политику относительно состояния, явившегося результатом первого решения. Это утверждение имеет обманчивую дымку общности, и пользоваться им следует с осторожностью. [42]

Поскольку в зоне 0 0 интегрирование системы ( 2) можно вести для каждого уравнения независимо, после окончания интегрирования к моменту времени 0 начальные решения неоднородной системы уравнений ( 2) будут соответствовать заданным начальным условиям, так как интегрирование единичных импульсов дает единичные функции. [43]

Поскольку в зоне 0 / 0 интегрирование системы ( 2) можно вести для каждого уравнения независимо, после окончания интегрирования к моменту времени 0 начальные решения неоднородной ( модифицированной) еистемы уравнений ( 2) будут соответствовать заданным начальным условиям, так как интегрирование единичных импульсов дает единичные функции. [44]

Теорема 6.4. ( При использовании правил выбора FIFO или LIFO потребности в вычислительных ресурсах не увеличиваются при использовании более точной / функции нижней оценки и улучшенного начального решения, дающего верхнюю оценку. [45]

Страницы: 1 2 3 4