Cтраница 1
Улучшенное решение находилось с помощью алгоритмов локальной оптимизации - перестановкой любых двух городов и всевозможными перестановками пяти соседних городов. [1]
Как видно из рисунков, значения улучшенного решения и е-опти-мального решения практически совпадают. [2]
Значения функции Д для начального решения и функции Д для улучшенного решения существенно отличаются друг от друга только для случая 50 переменных, трех ограничений и диапазона [0; 100] ( см. на рис. 2.8 верхнее семейство кривых), а для остальных значений параметров значения Д и Д практически совпадают. [3]
Фактически любой лист, которого достигает программа, всегда является улучшенным решением. Если бы это было не так, то ветвь, на которой находится лист, была бы отсечена, когда программа рассматривала родительский узел. В этой точке перемещение к листу уменьшит цену невыбранных ПОЗИЦИЙ до нуля. [4]
Если решение не оптимальное, то составляется вторая симплексная таблица, соответствующая улучшенному решению. Столбец, в котором оно расположено, называют ключевым вектором-столбцом. Далее находится в таблице ключевая вектор-строка, определяемая как строка, содержащая наименьшее положительное частное от деления компонент столбца свободных членов на элементы ключевого столбца. Затем переменную, соответствующую ключевой строке, выводят из базиса, заменяя ее переменной, стоящей в ключевом столбце. [5]
Сплошные кривые на всех рисунках соответствуют начальному решению, штрихпунктирные кривые - улучшенному решению ( которое совпадает с е-оптимальным решением), штриховые кривые - верхней оценке. [6]
Подставляя какое-либо приближенное решение в правую часть уравнения ( 31), автор получает улучшенное решение для z ( t), которое затем снова подставляет в правую часть уравнения. Продолжая последовательно вычислять z ( t), можно таким образом получить точный результат уже после небольшого числа итераций при условии, что начальное значение выбрано достаточно разумно. Рассмотренный метод можно применить к решению любой задачи, содержащей нелинейности только в граничных условиях, ибо если само дифференциальное уравнение линейно, то интегральное уравнение всегда может быть получено. При использовании интегрального метода совместно с методом итераций возникают две проблемы: сходимость итерационного процесса и выбор начального распределения. Для полуограниченного тела Шамбре получил условия, при которых итерационный процесс сходится. Наилучшим начальным распределением согласно Шамбре является решение, полученное интегральным методом; следовательно, в такой постановке метод итераций превращается в инструмент, с помощью которого улучшается интегральный метод. Автор исследовал пластину конечной толщины и сферу, на границе которых осуществлялся теплообмен излучением. [7]
Знание о получаемых решениях способствует формированию определенного поискового пространства, в котором будет производиться нахождение новых улучшенных решений. Это позволяет сократить время нахождения оптимума по сравнению с методами, реализующими полный перебор. Естественно, данные методы требуют больших ресурсов памяти для хранения промежуточных результатов и для обработки массивов данных. [8]
Полученное множество JS технических решений, являющееся результатом выполнения первой части метода, составляет определенный фонд новых или улучшенных решений, позволяющий осуществлять ускоренное внедрение разработок при изменении условий и задач конкретных биотехнологических процессов. [9]
Полученное множество Sa) технических решений, являющееся результатом выполнения первой части метода, составляет определенный фонд новых или улучшенных решений, позволяющий осуществлять ускоренное внедрение разработок при изменении условий и задач конкретных биотехнологических процессов. [10]
По мере старения информации ее ценность для выработки решений падает до уровня, достигаемого при наличии информации меньшего объема. Цикл принятия улучшенного решения повторяется при получении новой дополнительной информации. [11]
Рассмотрим поэтому невырожденное решение, когда Р3 - положительны, а среди bj есть отрицательные величины. Для получения следующего улучшенного решения поступим следующим образом. [12]
На рис. 7.4 - 7.6 представлены графики зависимости длины пути S от размерности задачи N для данных, распределенных равномерно в интервалах [0;20], [0;50], [0; 100] соответственно. На этих рисунках верхняя кривая соответствует начальным решениям, средняя - улучшенным решениям, нижняя - нижней оценке. Как видно, характер кривых сохраняется на всех трех рисунках, т.е. характер кривых слабо зависит от интервала изменения значений координат городов. [13]
Особенность этого направления состоит в том, что ведется поиск не каких-либо улучшенных решений, а наилучших из лучших, так называемых глобально оптимальных решений. [14]
После завершения работы генетического алгоритма из конечной популяции выбирается та особь, которая дает максимальное ( или минимальное) значение целевой функции и является, таким образом, результатом работы генетического алгоритма. За счет того, что конечная популяция лучше исходной, полученный результат представляет собой улучшенное решение. [15]