Метод локальной оптимизации

Преимущественное применение для решения охарактеризованного вьппе класса задач получили методы следующих двух групп, иногда в сочетании с методами локальной оптимизации. [c.208]

Рассмотрим идею отжига применительно к методу локальной оптимизации. [c.209]

Метод локальной оптимизации - итерационный метод оптимизации, основанный на поиске локального экстремума в ограниченной окрестности текущей точки поиска на каждой итерации и перемещении текущей точки в найденную точку локального экстремума [c.312]

Сформулирована задача построения оптимальных (по интегральному критерию качества) законов движения манипуляторов при выполнении ими транспортных и технологических операций и показано, что ее можно свести к известным задачам вариационного исчисления. Применительно к плоскому манипулятору с тремя степенями свободы оптимальные движения построены в явном виде. Приводится сравнительный анализ оптимальных решений для транспортной и технологической операций и сопоставление этих результатов с приближенным решением, полученным методом локальной оптимизации. [c.181]

Методы локальной оптимизации и поиска с запретами [c.182]

Особенность безградиентных методов состоит в том, что для определения направления поиска не применяется анализ чувствительности целевой функции к изменениям управляемых параметров. Наиболее простым с алгоритмической точки зрения, но крайне неэкономичным является метод сканирования, практически совпадающий с методом матричных испытаний, рассмотренным в 3 гл. 1 как экспериментальный метод оптимизации. С помощью этого метода можно найти глобальный экстремум. Остальные рассматриваемые здесь методы относятся к методам локальной оптимизации. [c.156]

Дискретная оптимизация сложнее непрерывной. Комбинаторная задача общего вида относится к N9 полным, и сложность ее точного решения является экспоненциальной. Эффективные точные методы дискретной оптимизации существуют лишь для отдельных классов задач, поэтому для задач целочисленного линейного программирования и нелинейного дискретного программирования в САПР применяются приближенные методы локальной оптимизации и ветвей и границ. [c.76]

С точки зрения конечной цели поиска первый подход более естествен и предпочтителен, так как не требует избыточной информации о локальных оптимумах. Однако известно, что методы поиска глобального оптимума (методы перебора и динамического программирования) имеют на практике ограниченное применение из-за большого машиносчетного времени. Поэтому при решении практических задач часто более эффективными оказываются алгоритмы, включающие в себя поиск локальных оптимумов. Обобщения по использованию методов локального поиска для решения задач глобальной оптимизации даны в [71]. [c.133]

Время поиска существенно уменьшается при стремлении к локальному оптимуму. В этом случае соотношение (П.43) принципиально сохраняет свою силу, однако значения N существенно уменьшаются и не являются постоянными. Количество расчетов Но на каждом этапе определяется принятым методом одномерной оптимизации и начальной точкой, с которой начинается поиск на данном этапе. Поэтому N изменяется при повторной оптимизации на данном этапе. На основе стратегии динамического программирования построены алгоритмы локальной оптимизации, обеспечивающие значительно меньшее время поиска по сравнению с глобальной оптимизацией [4, 8]. [c.255]

При описании комплексной целевой функции нелинейными зависимостями от внутренних параметров задача оптимизации решается методами линейного программирования если же целевая функция является линейной функцией от внутренних параметров, то имеет место задача линейного программирования. В общем случае целевая функция может иметь несколько экстремумов, отличающихся по абсолютной величине. В зависимости от типа экстремума, в котором заканчивается поиск оптимального решения, различают методы поиска локального и глобального экстремума. Если на значение определяемых параметров наложены некоторые ограничения, то решение задачи синтеза механизмов осуществляется методами условной оптимизации. В противном случае (при отсутствии ограничений) при синтезе механизмов для поиска значений определяемых параметров используют методы безусловной оптимизации. [c.316]

Среди методов поиска локального экстремума методы безусловной оптимизации составляют наиболее многочисленную группу. Сущность этих методов заключается в том, что строится такая последовательность значений вектора внутренних параметров х , Хц Х.2, при которой в случае поиска минимума целевой функции в [c.316]

Наибольшее распространение в задачах автоматизированного проектирования получили градиентные метода i оптимизации [ 2]. Особенность этих методов заключается в поиске локальных экстремумов целевой функции с использованием первых и вторых производных этой функции. Если в качестве целевой функции выбрано отклонение от желаемого выходного сигнала, то для оптимизации удобно пользоваться результатами анализа чувствительности конструктивных параметров. [c.31]

Как генетический, так и локальный поиск по отдельности недостаточно эффективны. Эффективность решения задач синтеза повышается при использовании локально-генетического метода. В соответствии с этим методом применяется локальная оптимизация по отношению к каждой хромосоме, порождаемой в результате кроссовера. Она заключается в случайном поиске лучшего решения в окрестностях хромосомы потомка (при этом расстояния между хромосомами измеряются числом позиций с неодинаковыми значениями). [c.240]

Метод отжига - метод поисковой оптимизации, в котором для увеличения вероятности выхода из областей притяжения локальных минимумов допускается переход в точки с худшим значением целевой функции с некоторой вероятностью Метод распространения ограничений - метод решения задач условной оптимизации, основанный на сокращении интервалов значений управляемых переменных (или мощности множеств значений этих переменных) благодаря учету исходных ограничений. Сокращенные интервалы в явном виде определяют подмножество допустимых решений [c.312]

Разработанные в последнее время методы построения движений исполнительных органов манипуляторов [1, 2], основанные на локальной оптимизации некоторого функционала от траектории системы, сводят задачу к интегрированию системы дифференциальных уравнений, связывающих законы изменения обобщенных коор- [c.8]

Более того, решение задачи выбора оптимального варианта построения орбитальной структуры СНС с точки зрения обеспечения точности определения навигационных параметров потенциальных потребителей вообще делает проблематичной возможность получения решения методами численной оптимизации. Это связано с тем, что, во-первых, для однократного вычисления оптимизируемой функции необходимо усреднение значений искомых параметров, характеризующих орбитальное построение СНС, приблизительно в 10 точках временной и географической сетки во-вторых, оптимизация должна производиться по числу данных параметров, исчисляемых десятками в-третьих, оптимизируемая функция в этом случае будет иметь большое число локальных экстремумов, нахождение среди которых глобального — пока еще неразрешимая проблема. [c.222]

Методы оптимизации. Для оптимизации оптических систем в настоящее время применяются почти исключительно методы локального спуска, сущность которых заключается в том, что из начальной точки данного -го шага определяется направление, двигаясь по которому мы предполагаем уменьшить оценочную функцию, т. е. спуститься от исходной точки. Вдоль этого направления производится спуск до некоторой конечной точки х данного шага, которая затем принимается за начальную точку следующего шага. Таким [c.215]

Отметим, Что методы локального спуска приводят только к ближайшему от исходной точки минимуму и не позволяют найти самый глубокий, т. е. глобальный минимум оценочной функции, обеспечивающий самую лучшую конструкцию оптической системы. Опыт оптимизации показывает, что часто небольшие изменения начальной конструкции, параметров оптимизации, оптимизируемых функций неожиданно приводят к другому более глубокому минимуму, чем ранее найденный. Поэтому задача построения глобальных методов оптимизации представляется очень заманчивой. К сожалению, в настоящее время отсутствуют сведения [c.218]

Методы поиска экстремума классифицируются по следующим признакам в зависимости от характера экстремума существуют методы условной и безусловной, локальной и глобальной оптимизации по числу переменных проектирования различают методы одномерного и многомерного поиска, а по характеру информации о виде целевой функции — методы нулевого, первого и второго порядков, причем в методах первого порядка используют градиент целевой функции, поэтому эти методы называются градиентными, в методах второго порядка применяют вторые производные, а в методах нулевого порядка производные не используют. [c.281]

К выбору коэффициента Xk для градиентных методов можно подойти двояко. Если учесть локальный характер аппроксимации (П.15), то шаг Д2),, а следовательно, Хк надо выбирать достаточно малым. Это приводит к увеличению количества шагов в процессе поиска и снижает его эффективность. Поэтому часто ki, выбирают из условия оптимизации АНок, решая одномерную зада- [c.245]

Прежде всего рассмотрим возможности классических или аналитических методов оптимизации, основанных на применении средств дифференциального и вариационного исчислений для определения экстремума функции цели. Эти методы позволяют определить лишь необхо-. димые признаки относительного или локального экстремума, для чего используются частные производные функции цели по параметрам. Применение классических методов возможно только при условии дифференцируемости указанной функции. Как известно, в точке экстремума все частные производные функции обращаются в нуль, т. е. [c.149]

Еще более проблематичным представляется применение аналитических методов при отыскании условных экстремумов функции цели, что характерно для реальных задач оптимизации ЭМУ при наличии многочисленных ограничений. Ограничения, накладываемые на область определения функции цели, приводят к возможному несовпадению условных и локальных экстремумов, а поэтому уравнения (5.38) в данном случае вообще нельзя рассматривать в качестве необходимых условий для определения точек экстремума. [c.149]

Наиболее распространенным приемом, позволяющим отстроиться от локальности направленных методов поиска, является организация алгоритмов, в которых на первом этапе применяется пассивный поиск, а в дальнейшем — один из методов направленного поиска. Такое комби нирование методов оптимизации позволяет вести направленный обзор области поиска из нескольких начальных точек (как это показано в примере на рис. 5.21), которые могут формироваться методами сканирования или статистических испытаний. Важно отметить, что начальные точки должны находиться в области допустимых значений параметров. Схема организации комбинированного алгоритма поисковой оптимизации, дающего возможность определять приближения к глобальному экстремуму функции цели, представлена на рис. 5.28. [c.164]

Генетические алгоритмы и методы отжига. Генетические алгоритмы относятся к наиболее универсальным подходам к решению сложных задач структурного синтеза и подробно обсуждаются далее. Методы отжига можно рассматривать как реализацию идеи повышения вероятности определения глобального экстремума в других статистических методах оптимизации, таких, как генетические или локальные методы поиска, [c.208]

Гибридный алгоритм - алгоритм, в котором для рещения задачи используются принципы и приемы, характерные для разных подходов и методов, например, особенности локального и генетического методов для поиска экстремума целевой функции в задачах оптимизации [c.311]

Рассмотрим такой метод, основанный на переходе от глобальной оптимизации к локальной. Иначе говоря, вместо оптимизации функционала (1) траектории системы будем стремиться к минимизации подынтегральной функции F (ф, ф) в каждый момент времени. Естественно, в такой процедуре и информация о двигательной задаче должна иметь локальный характер (не учитывать движения системы до рассматриваемого момента и после него). Например, для технологических операций такая информация со- [c.32]

Допуская, что область D может быть несвязной, целесообразно рекомендовать решение задачи на основе ЛП-поиска в сочетании с локальными методами оптимизации [4, 5]. [c.43]

Методы локальной оптимизации. Эти методы успешно используются для поиска локальных экстремумов в метризованных пространствах. К сожалению, велика вероятность застревания текущей точки на траектории поиска вдали от глобального экстремума. Чтобы уменьшить эту вероятность, применяют поиск с запретами (tabu sear h), в котором запрещается переход в некоторые точки, в том числе в точки, пройденные на нескольких последних итерациях поиска. Спуск происходит в лучшую из пройденных на очередной итерации точек, даже если эта точка хуже результата предьщущей итерации. Тем самым облегчается выход из локальных экстремумов. [c.208]

При оптимизации аналогом энергии является целевая функция и для увеличения вероятности выхода из областей притяжения локальных минимумов нужно, в отличие от базового метода локальной оптимизации, разрешить переход в точки с худшим значением целевой функции с вероятностьюр, определяемой по формуле (2.1). При этом Е иЕ - значения целевой функции в исследуемой и принятой точках поиска, Т - параметр поиска. [c.209]

Среди других приближенных методов решения задачи ДМП отметим метод локальной оптимизации. Так как пространство D метризовано, то можно использовать понятие а-окрестности S (X ) текущей точки поиска Х . Вместо перебора точек во всем пространстве D осуществляется перебор точек только в S (X). Если F(X ) > F(XJ для всех X е S (ХЛ, то считается, что [c.180]

Метод локальной оптимизации характеризуется тем, что один его шаг заключается в исследовании е-окрестности текущей точки поиска X при значении е, обеспечивающем нахождение в этой окрестносги по крайней мере еще одной точки. Если Г(Х ) / (Ху), где X/ — любая точка в исследуемой е-окрестности, то Хй принимается в качестве точки локального экстремума. Если же найдется точка с лучшим значением целевой функции, то она становится новой текущей точкой поиска и происходит переход к следующему шагу. Д.тя реализации метода локальной оптимизации нужно установить способы выбора начальной точки поиска, величины е, правила возможного изменения е в процессе поиска и т. п. При больших е увеличивается трудоемкость поиска, при малых е — снижается надежность определения глобального экстремума. [c.76]

Числовой подход к решению задачи требует применения ЭВМ и поисковых методов оптимизации. При решении данного примера в качестве параметров оптимизации приняты высота полюсного наконечника hp, высота hm и ширина Ьт полюсного сердечника, высота ярма hj. Однако независимыми являются только параметры Лт и bm, так как hj жестко связан с Ьт, а Ар однозначно определяется одним из равенств а р = Одоп или,Вкр = Вдсл. Они обусловлены тем, что возникающее в процессе оптимизации стремление увеличить окно обмотки возбуждения приводит к превращению соответствующих неравенств в равенства. Все остальные исходные данные расчета индуктора с учетом предыдущих этапов расчета генератора предполагаются фиксированными. Для поиска оптимальных решений использованы градиентный метод и метод локального динамического программирования. Числовое решение рассматриваемой задачи не достигает конечной цели, т. е. не приводит к уравнениям расчета оптимальных значений параметров оптимизации. Конечную цель можно достичь только при сочетании числовых результатов с методами планирования эксперимента. При этом в качестве единичного эксперимента следует рассматривать отдельное оптимальное решение рассматриваемой задачи, полученное для конкретного набора исходных данных. В качестве факторов можно рассматривать любые независимые исходные данные. [c.105]

Простейшим но структуре алгоритмом глобального поиска является независимый поиск (методы Монте-Карло), оенованный на случайном переборе точек в ограниченном пространстве Gp варьируемых параметров [51, 90]. Характерной особенностью методов Монте-Карло является постоянная в течение всего поиска нлот-пость распределепия зондирующих точек. Поэтому для решения этими методами задач оптимизации машинных агрегатов с многомерными векторами Р варьируемых параметров обычно необходимо выполнить значительное число проб. Выгодным для задач динамического синтеза машинных агрегатов свойством метода случайного поиска е равномерным распределением пробных точек является возможность одновременного онределения нескольких оптимальных решений, соответствующих различным критериям эффективности. Это свойство независимого глобального поиска особенно важно для задач параметрической оптимизации машинных агрегатов, оперирующих с неприводимыми к единой мере локальными критериями эффективности. Такая ситуация характерна для параметрического синтеза динамических моделей машинных агрегатов по критериям эффективности, отражающим, ианример, общую несущую способность силовой цепи по разнородным факторам динамической нагругкепности ее отдельных звеньев (передаточного механизма п рабочей машины). Аналогичная ситуация возникает также при оптимизации характеристик управляемых систем машинных агрегатов по критериям устойчивости и качества регулирования. [c.274]

Общий метод построения движений манипуляторов был предложен в работе [1], где сформулирован критерий оптимизации движения и рассмотрен вопрос построения оптимальных движепий-на основе принципа локальной оптимизации. Для изучения основных свойств и особенностей предложенного метода был разработан реализующий его алгоритм и составлена программа построения движений четырехзвенного манипулятора с пятью степенями свободы [2], кинематическая схема которого приведена на рисунке. При построении оптимальных движений в [1] не учитывались возможные ограничения подвижности в кинематических парах манипулятора. Соответственно в [2] предполагалось, что все пять вращательных пар манипулятора допускают неограниченные изменения обобщенных координат ф . Учет ограничений подвижности Б кинематических парах приводит к усложнению алгоритма построения оптимальных движений манипулятора. [c.56]

Однотипность простых повторяющихся вычислительных операций делает метод локальных вариаций удобным для реализации на ЭВМ и позволяет при решении нелинейной пространственной задачи термоупругости избежать многократного решения громоздкой системы линейных алгебраических уравнений вида (6.40), хотя для поиска достаточно точного решения требуется обычно большое число итераций. Поскольку для устойчиво деформируемого материала dajde >0, минимумы функционалов (6.77) и (6.78) единственные (см. 1.4), что позволяет помимо метода локальных вариаций для поиска решения эффективно применять различные методы оптимизации и, в частности, градиентные методы. [c.253]

В книге рассматриваются современные модели расчета и методы параметрической оптимизации несущей способности оболочек вращения из композитов двумерной и пространственной структур армирования. Основное внимание при этом уделено оболочкам, работающим на статическую устойчивость или в режиме колебаний, эффективные деформативные характеристики которых определяются методами теории структурного моделирования композита. В задачах, содержащих оценки предельных состояний оболочек по прочности, используется феноменологическая структурная модель прочностных характеристик слоистого композита, параметры которой получены экспериментально. Подробно анализируются особенности постановки задач пара.метрической оптимизации оболочек из композитов. Показана взаимосвязь векторной и скалярной моделей задач оптимизации в случае формализуемых локальных критериев качества проекта. Значительное место отведено изложению и примерам приложения нового метода решения задач оптимизации оболочек из. многослойных композитов — метода обобщенных структурных параметров, применение которого позволяет получить наиболее полную информацию об опти.чальных проектах широкого класса практически важных задач оптимизации. Содержащиеся в книге результаты могут быть использованы для инженерного проектирования оболочек из волокнистых композитов. Табл. 23, ил. 58, библиогр. 181 назв. [c.4]

Рассматриваемые методы являются методами поиска локальных экстремумов. Это основные методы в САПР, так как методов глобальной оптимизации, обеспечивающих нахождение глобального экстремума с приемлемыми потерями на поиск, для задачи математического программирования общего вида (3.3) не существует. В САПР поиск глобального экстремума осуществляется путем локальной оптимизации из нескольких исходных точек, выбираемых случайным образом в пределах области, задаваемой прямыми ограничениями. В многоэкстремальных задачах возможно получение нескольких локальных экстремумов, из которых выбирается наилучший. Вероятность определения глобального экстремума при подобном подходе тем меньше, чем меньше объем области притяжения глобального экстремума. Малый объем этой области, как правило, свидетельствует и о низкой стабильности выходных параметров в точке экстремума, следовательно, глобальный экстремум может оказаться малополезным. Поэтому оптимизация на основе небольшого числа вариантов локального поиска является достаточной. [c.71]

Следует указать на группу ЧМ-процедур, полученных в результате применения к задаче (1) адаптивных методов рандомизации и сглаживания. При данном подходе.исходная мнргокритер иалЬная задача формулируется в виде задачи стохастической оптимизации, для решения которой используется метод локальных улучшений [55]. Предложенные варианты процедур используют информацию ЛПР как в виде Уц(г), так и /лпр — 2л>2в (альтернатива А предпочтительнее альтернативы В). В [56, 57] рассмотрены вопросы повышения скорости сходимости и повышения качества ЧМ-процедур этого типа. [c.38]

Для поиска локальных оптимумов используются однопарамвтрические методы оптимизации (метод покоординатного спуска в сочетанжи с методом золотого сечения), Функщюнально-технические огранячендя на систему пластин целесообразно учитывать методом штрафных функций fij. Тогда алгоритм оптимизации заключается в минимизации функции [c.131]

Вводя понятия скользящего допуска и эквиваленхного ограничения и не останавливаясь на способах задания последовательности (П.38), можно получить следующую стратегию поиска. Начальная точка Zo задается произвольно и проверяется условие (П.37). При этом возможны два варианта. Если условие (П.37) не удовлетворяется, то производится минимизация функции T(Zo) любым из приемлемых методов поиска до тех пор, пока условие (П.37) будет выполнено. Если условие (П.37) удовлетворяется, то переходят к оптимизации функции Wo(Zo) также с помощью любого подходящего метода поиска. Как обычно, определяется направление Sg и совершается переход в точку 2i, где все предыдущие процедуры повторяются. Поиск заканчивается, когда дальнейшее улучшение Ha(Zk) становится невозможным или величина d становится меньше наперед заданной минимальной погрешности. Процесс поиска сходится к локальному оптимуму. [c.253]

В зависимости от характера экст ремума различают методы условной и безусловной, а также локальной и оощей оптимизации. Наиболее удобно и просто реализовать на ЭВМ методы поиска безусловных локальных экстремумов. [c.30]

Заметим прежде всего, что выбор метода расчета зависит от вида целевых функций (7.54). Если целевая функция непрерывно дифференцируема и имеет один экстремум в рассматриваемой односвязной и выпуклой области допустимых конструктивных параметров, для приближенного нахождения экстремума можно с успехом использовать многие численные локальные методы [264, 312]. Однако, как отмечалось выше, целевые функции в задачах акустической оптимизации являются сложными функциями параметров и, помимо ярко выраженной овражности , обладают обычно многими экстремумами, а области допустимых значений параметров в общем случае невынуклы и многосвязны. [c.269]

Выше отмечалось, что функции цели, возникающие в задачах акустической оптимизации машинных конструкций, как правило, овражисты . Это их свойство затрудняет применение на этом этапе многих локальных методов, в частности градиентных [289, 312], заключающихся в движении от заданной начальной точки в сторону наибольшего убывания (возрастания) целевой функции. Рис. 7.43 иллюстрирует эту трудность на примере функции двух переменных параметров J а, г). На линиях без стрелок функция /( 1, аг) имеет постоянные значения. Отрезками со стрелками показано движение от одного приближенного значения параметров 1 и 2 к другому при применении одного из градиентных методов. Последовательпость приближенных точек снабжена порядковыми числами, показывающими число шагов при счете, которые необходимо сделать, чтобы попасть в эту точку, начиная от первоначальной (нулевой). На рис. 7.43, а функция /(ai, 2) убывает (возрастает) примерно одинаково во всех на-нравлеппях от экстремума и градиентный метод дает возможность в несколько шагов перейти от начальной точки О в ближайшую окрестность экстремума. На рис. 7.43, б изображена [c.271]

Если J [а], al) > J ( 1, aJ), то вращение па ДО продолжается до тех нор, пока следующее значение не станет меньше предыдущего или равно ему. На рис. 7.44 такой точкой стала четвертая по счету. После этого начинает вращаться точка О вокруг точки 4 и т. д. Как видно из рисунка, в этом алгоритме последовательность точек приближения спускается в овраг и движется вдоль него до минимума. Метод движения но оврагу легко обобщается на случай многих переменных параметров (см, [125]). Он также позволяет обойтн еще одну трудность, возникающую при необходимости находить локальные экстремумы в задачах акустической оптимизации машин. Трудность заключается в том, что целевые функции часто содержат абсолютные значения комплексных выражении, зависящих от параметров а,, и поэтому не [c.272]

Прежде всего изложенные методы, как детерминированные, так и случайные, являются по существу локальными, т. е. они обеспечивают (с заданной точностью) попадание в точку локального экстремума, в зоне притяжения которого находится начальная точка поиска В то же время, как показывает анализ, критерии качества при оптимизации параметров теплообменных аппаратов являются сложными и, главное, многоэкстремальными функциями оптимизируемых параметров. Таким образом, для решения поставленной задачи необходим метод, который бы позволял находить глобальный экстремум функции качества. [c.202]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...