Эффективность алгоритмов поисковой оптимизации

Сопоставление эффективности алгоритмов поисковой оптимизации [c.169]

Если и такой шаг не приводит к получению желаемого результата, может быть выполнено совместное изменение всех параметров объекта. Необходимо отметить, что количество и последовательность названных шагов в предлагаемом алгоритме не являются жестко заданными, они определяются проектировщиком по итогам анализа требований ТЗ и данных аналога. Особенности решаемой при этом задачи оптимизации состоят в том, что здесь отсутствует функция цели в обычном виде, и необходимо найти хотя бы один вариант проекта, попавший в область допустимых значений параметров. Большая размерность пространства параметров и трудности прямого использования наиболее эффективных алгоритмов поисковой оптимизации делают необходимой разработку специальных алгоритмов входа в допустимую область. Рассмотрим один из возможных таких алгоритмов [24], укрупненная схема которого приведена на рис. 6.7. [c.206]

Электромеханические устройства 5 Этапы проектирования 12 Эффективность алгоритмов поисковой оптимизации 169 [c.295]

Понятие эффективности весьма многообразно. В данном случае речь может идти о сложности алгоритмов и программ, реализующих различные методы, или о возможностях этих программ в решении практических задач. Частично особенности построения алгоритмов поисковой оптимизации, позволяющие судить об их относительной сложности, были рассмотрены ранее. Здесь обсудим вопрос эффективности применения готовых алгоритмов в виде соответствующих программ для рещения задач оптимизации ЭМУ. [c.169]

Таким образом, содержанием любого метода или алгоритма поисковой оптимизации должны быть способы выбора направления поиска gii величины шага /г формул для нормирования управляемых параметров критерия окончания поиска. Эффективность поиска зависит от того, как сделан этот выбор. Составляющими эффективности являются надежность, точность, экономичность. Надежность определяется как вероятность достижения заданной е-окрест-ности экстремальной точки при применении данного метода точность характеризуется гарантированным значением е экономичность отождествляется с потерями на поиск. Потери на поиск выражают трудоемкость процедуры оптимизации, которую в большинстве случаев оценивают количеством обращений к ММ объекта. [c.71]

При построении поисковых алгоритмов оптимизации следует учесть, что многообразие методов оптимального проектирования ЭМП требует их сравнительной оценки и выбора из них наиболее эффективных для решения конкретных задач. Однако достаточно полные критерии теоретической оценки методов пока не разработаны и поэтому оценка осуществляется обычно с помощью вычислительного эксперимента. Анализ работ по оптимальному проектированию ЭМП показывает, что все основные методы программирования получили практическую апробацию. Так, методы упорядоченного перебора использованы для проектирования асинхронных двигателей [42], методы случайного перебора — для проектирования асинхронных двигателей и синхронных генераторов [24], методы градиента, покоординатного поиска, динамического программирования— для проектирования синхронных машин [8], методы случайного направленного поиска —для проектирования асинхронных машин (22] и т. д. [c.144]

Алгоритмы, реализующие методы случайного поиска, обладают большей универсальностью, чем алгоритмы, основанные на регулярных поисковых процедурах, поскольку общая структура таких алгоритмов в принципе не зависит от свойств данной конкретной модели оптимизации и определяется свойствами класса моделей в целом. Это весь.ма существенное достоинство алгоритмов случайного поиска обеспечивается возможностью эффективной адаптации всех без исключения параметров поиска, позволяющей гибко перестраивать тактику и даже стратегию поиска в зависимости от конкретных свойств поисковой ситуации, т. е. свойств функций оптимизационной модели в окрестности текущей точки поиска хь. [c.216]

В направлении увеличения вероятности получения наилучшеи пробы х р, повышая те.м самым эффективность поиска на каждом его шаге, то преимущества алгоритмов случайного поиска как алгоритмов численной реализации многомерных задач оптимизации со сложными свойствами очевидны. При этом важно подчеркнуть, что адаптация алгоритма случайного поиска к конкретной поисковой ситуации в достаточно широких пределах может осуществляться варьированием параметров Ыр, 1 с(хр) и Ахй , т. е. без изменения общей структуры алгоритма (см., например, [115]). [c.217]

Несмотря на ряд очевидных преимуществ, методы случайного поиска не исключают необходимости использования в процессе численной реализации оптимизационных задач регулярных поисковых процедур. Так, если с11тл <5 и свойства функций моделей оптимизации достаточно просты, регулярный поиск по сравнению со случайным оказывается более быстродействующим. Особенно в таких задачах, где градиенты функций могут быть вычислены по аналитическим выражениям. Таким образом, наиболее эффективным и универсальным средством численной реализации задач оптимизации несущих конструкций следует считать алгоритмы, которые рационально, т. е. с учетом особенностей и свойств решаемого класса задач, сочетают достоинства как случайных, так и регулярных методов поиска. Данный вывод является итогом обобщения практического опыта решения задач оптимизации несущих конструкций из композитов (см. заключительные главы книги). При решении указанных задач использованы алгоритмы, содержащие как регулярные поисковые процедуры (метод проекции градиента Розена, метод скользящего допуска и др.), так и методы случайного поиска (поиск по наилучшей пробе и метод статистических испытаний (Монте-Карло)). Отдельные задачи решены методами теории планирования многофакторных экспериментов. Все использованные методы достаточно хорошо известны и подробно обсуждены в тех публикациях, на которые сделаны соответствующие ссылки. [c.217]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...