Наилучшая точка

Cтраница 1

Наилучшая точка 19 дает результат, соответствующий, с учетом ошибки, максимуму, который был найден ранее в примере на стр. [1]

Изменение полез-ности на отрезке. [2]

Наилучшая точка отрезка может быть и внутренней, и конечной, а наихудшая располагается обязательно на конце отрезка. [3]

Если наилучшая точка ( для текущей активной группы) достигнута, т.е. если она возможна, то для активных ограничений рассчитываются множители Лагранжа. Если все они неотрицательны, то решение найдено. Если хотя бы один отрицателен, то это означает, что соответствующему неравенству может быть позволено стать неактивным. Следовательно, удаляется из активной группы, подготавливая путь для новой итерации. [4]

Нахождение наилучшей точки, т.е. решение задачи квадра-тического программирования при ограничениях в виде равенств, является сравнительно простым. Оно может быть, например, выполнено с помощью равенств для сокращения переменных или множителей Лагранжа, описанных ранее. Но движение в эту точку может быть невозможным, так как оно способно привести к нарушению одного или более неактивных ограничений. [5]

Усилительный каскад. [6]

Выбор наилучшей точки деления сопротивления обратной связи на две части для шунтирования будет зависеть от нагрузки, импеданеов источника сигнала и полного сопротивления нагрузки усилителя и стоимости имеющихся в распоряжении деталей; обычно удовлетворительное устройство получается при делении сопротивления на две равные части. [7]

Процедура заканчивается, когда очередная наилучшая точка совпадает с отбрасываемой точкой. [8]

Если шаг не достигает наилучшей точки, то это означает что какое-то другое ограничение стало активным. Затем это ограничение добавляется к активной группе, и процесс готов начать следующую итерацию. [9]

Основной задачей является выбор наилучшей точки. [10]

Может случиться, что координаты наилучшей точки неизвестны, но есть сведения о некоторой подобласти, в которой процесс идет достаточно хорошо. Тогда основной уровень выбирается либо в центре, либо в случайной точке этой подобласти. Сведения о подобласти можно получить, анализируя изученные ранее подобные процессы, из теоретических соображений или из предыдущего. [11]

Может случиться, что координаты наилучшей точки ненавистны, то есть сведения о некоторой подобласти, в которой процеоо идет достаточно хорошо. Тогда основной уровень выбирается либо в центре, либо в случайной точке подобласти. Наконец, возможен случай с несколькими эквивалентными точ-кеми, координаты которых различны. Когда отсутствуют дополнительные данные, выбор произволен. [12]

Модификация градиентного метода для движения в около-экстремальной области овражной функции. [13]

Это перемещение вдоль гребня проводим до наилучшей точки. [14]

Момента наводит на мысль, что наилучшей точкой выхода из первой позиции была бы точка а, где Момент сделал локальный максимум, опередивший локальный максимум цены в точке А. [15]

Страницы: 1 2 3