МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах
РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ" ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів
Контакти
Тлумачний словник Авто Автоматизація Архітектура Астрономія Аудит Біологія Будівництво Бухгалтерія Винахідництво Виробництво Військова справа Генетика Географія Геологія Господарство Держава Дім Екологія Економетрика Економіка Електроніка Журналістика та ЗМІ Зв'язок Іноземні мови Інформатика Історія Комп'ютери Креслення Кулінарія Культура Лексикологія Література Логіка Маркетинг Математика Машинобудування Медицина Менеджмент Метали і Зварювання Механіка Мистецтво Музика Населення Освіта Охорона безпеки життя Охорона Праці Педагогіка Політика Право Програмування Промисловість Психологія Радіо Регилия Соціологія Спорт Стандартизація Технології Торгівля Туризм Фізика Фізіологія Філософія Фінанси Хімія Юриспунденкция |
|
||||||||||
Метод випадкового пошуку за найкращою спробою
Алгоритм цього методу полягає в тому, що за цим методом з точки Хk, отриманій на k-тій ітерації робиться t випадкових пробних кроків j = 1, 2, …, t і знаходиться масив випадкових векторів параметрів оптимізації: , ( 8.8 ) де: h - крок пошуку, h > 0; Xk,j - j-й нормований вектор випадкових чисел, які рівномірно розподілені на інтервалі від –1 до +1 отриманий на k-тій ітерації. Далі для всіх j-х значень векторів параметрів оптимізації Zj обчислюють значення цільової функції F(Zj), по яких вибирають найкраще, оптимальне, значення вектору параметрів оптимізації Хоп, за умовою, що: ( 8.9 ) - якщо значення цільової функції в оптимальній точці забезпечує виконання умови F(Хоп)< F(Хk), то вважаємо що Xk+1 = Хоп і переходимо на наступну ітерацію; - в іншому разі зменшуємо крок пошуку h в С разів за умовою h = C×h, де С знаходиться в діапазоні 0 < C < 1, і знову робимо t нових випадкових кроків. Значення параметрів t i C задаються; - Подальша процедура пошуку повторюється з кожним новим кроком; - Умова закінчення пошуку мінімуму така сама, як і в попередньому алгоритмові. Схема алгоритму розглянутого методу приведена на рис. 8.8. По даній схемі в блоках 3¸6 визнається масив випадкових векторів параметрів оптимізації, в блоці 7 рахуються за допомогою підпрограми значення цільової функції для всіх t точок, а в в блоках 8 і 9 вибирається мінімальне значення з них. Перевірка в блоці 11 визначає чи є рух до оптимуму. Якщо його немає то в блоці 14 зменшується крок і ітерація повторюється з меншим кроком.
Рис. 8.8. Схема алгоритму оптимізації методом випадкового пошуку за найкращою спробою Якщо є рух в правильному напрямку, то після перевірки умови точності, виконується наступна ітерація із збільшенням лічильника ітерацій k на 1 (блок 16). Запитання для самоперевірки 1. Що означає випукле або вгнуте поле допустимих значень для задачі багатопараметричної оптимізації ? 2. Який основний недолік методу сіток ? 3. Чим відрізняються оптимізаційні методи сіток з постійним кроком і з заданою точністю ? 4. Чому метод покоординатного спуску належить до прямих методів оптимізації ? 5. Як однопараметрична оптимізація використовується в методах покоодинатного спуску ? 6. Для чого потрібний генератор випадкових чисел в методах оптимізації випадкового пошуку ? 7. Яка відмінність оптимізації методами випадкового пошуку за найкращою спробою і з перерахунком ?
Читайте також:
|
|||||||||||
|