Алгоритм поиска

Изоморфные графы могут быть получены один из другого путем перенумерации их вершин. Очевидно, что изоморфизм есть отношение эквивалентности на графах. Если изоморфные преобразования проводятся с графом, заданным матрицей смежности, то они сводятся к перестановке местами соответствующих строк и столбцов. Известно, что в общем случае для определения изоморфизма графов необходимо сделать п сравнений или перестановок строк и столбцов матрицы, что для графов с л>30 не под силу даже современной ЭВМ. Поэтому необходимо применить тот или иной эвристический алгоритм поиска по дереву решений. [c.211]

Алгоритмы поиска локального оптимума X являются, как правило, итеративными, т. е. порождают последовательность векторов Х< ) =Хь Хг, Х, сходящуюся к вектору X. [c.282]

В конкретных задачах оптимального проектирования довольно часто зависимость критерия оптимальности F от параметров проектирования X получается слишком сложной. В этих случаях вместо вышеизложенных регулярных методов оптимизации используют методы случайного поиска. В этих методах направление поиска Р выбирают случайно, например, равновероятно в пределах гиперсферы с центром в точке X<, i. Существует огромное число алгоритмов случайного поиска. Следует отметить, что регулярные алгоритмы поиска являются частным (а точнее, вырожденным) случаем стохастических алгоритмов. [c.290]

Подсистема расчетного проектирования реализована в проектных организациях первой и составляет основу первых очередей действующих САПР ЭМП. Это обусловлено тем, что формализация данного этапа проектирования ЭМП достигла высокого уровня еще до применения ЭВМ. Имеющиеся методики поверочного расчета ЭМП являются хорошей базой для алгоритмизации и программирования расчетов на ЭВМ. Кроме того, благодаря ЭВМ возможно применение новых методов моделирования расчетов и поиска оптимальных значений параметров ЭМП. В результате расчеты ЭМП имеют качественно новый уровень, отличающий процессы синтеза от процессов анализа. Поэтому в подсистему расчетного проектирования САПР ЭМП кроме наборов расчетных моделей ЭМП включаются также наборы алгоритмов поиска оптимума и наборы критериальных моделей, а сама подсистема обычно называется подсистемой оптимального проектирования ЭМП. Более подробно подсистема и процессы автоматизированного расчетного проектирования рассмотрены в гл. 5. [c.45]

Величина шага для каждого метода или алгоритма поиска может определяться по-разному. В простейших случаях шаг выбирается постоянным или изменяется пропорционально модулю градиента Яо. Максимальная величина шага (до достижения границы или наилучшего в данном направлении значения Нд) выбирается с помощью методов одномерной оптимизации, рассмотренных в [43]. [c.131]

Усовершенствование алгоритмов поиска ведется в направлении повышения их качества и эффективности. Под критерием качества обычно понимается точность, с которой обеспечивается нахождение оптимального решения, а критерий эффективности — машиносчетное время поиска в целом. Критерии точности и быстродействия, как правило, являются противоречивыми. Поэтому сравнительный анализ алгоритмов проводится по одному из них при заданном значении другого. Например, лучшим считается алгоритм, который при одинаковом времени поиска точнее находит оптимум или, наоборот, при одинаковой точности быстрее находит оптимум. [c.145]

На основе рассмотренных способов выбора случайных направлений построен ряд эффективных алгоритмов поиска, приведенных в [27]. [c.248]

При использовании различных модификаций штрафных функций разработан ряд алгоритмов поиска, которые сводятся к решению последовательности задач оптимизации выражения (П.34). Результаты решения предыдущей задачи после- [c.252]

Основным достоинством методов скользящего допуска является то, что независимо от выполнения условия (П.37), на каждом шаге решаются экстремальные задачи оптимизации без ограничений (минимизация T(Zh) или оптимизация //о(2д). Хотя методы преобразования задач с помощью множителей Лагранжа или штрафных функций также сводятся к оптимизации без ограничений, тем не менее поиск со скользящим допуском на ограничения приводит быстрее к цели. Эффективные алгоритмы поиска по методу скользящего допуска с использованием комплексов для определения направления движения описаны в [80]. [c.253]

Рис. 5.17. Логическая схема алгоритмов поиска

Если изложенная последовательность действий не приводит к определению аналога, необходимо изменить допустимый уровень функций принадлежности, т. е. увеличить "уступки по ограничениям, после чего вся процедура поиска повторяется. При получении аналога, имеющего слишком низкий с точки зрения разработчика уровень функций принадлежности, может быть предпринята попытка изменения параметров найденного объекта с целью увеличения этого уровня. Если в результате поиска аналоги так и не были найдены, следует проанализировать выполнимость требований ТЗ, по возможности скорректировать эти требования и еще раз обратиться к алгоритму поиска аналога. [c.196]

Схема алгоритма поиска аналогов приведена на рис. 6.1. Реализация этого алгоритма предполагает непосредственное участие проектировщика на таких этапах решения задачи, как задание различных вариантов уступок по требованиям ТЗ, определение входных данных для проведения поверочных и проектных расчетов (при этом проектировщик может руководствоваться общими рекомендациями по выбору этих данных, получаемыми в результате анализа выполненных разработок), выбор аналогов для дальнейшей проработки. [c.197]

Рассмотренный алгоритм поиска аналогов позволяет в первом приближении определить целесообразное сочетание типа и конструктивной схемы, а также полный набор значений параметров, характеризующих проектируемый объект, в том числе не только относительно небольшой группы параметров оптимизации, но и параметров, значения которых задаются на основе опыта проектирования, рекомендаций, ГОСТ и т.д. и могут оставаться постоянными для конкретного варианта проекта. [c.198]

Характерной чертой САПР второго поколения явится возможность поиска с их помощью новых проектных решений на начальных этапах проектирования с использованием автоматизированных баз знаний, в составе которых, наряду с данными известных проектно-конструкторских разработок, будут представлены сведения о специализированных эвристических приемах и алгоритмах поиска применительно к конкретным классам объектов, о физических эффектах, способных обеспечить выполнение тех или иных функций, и другая информация. При этом ЭВМ, снабженная подобной базой знаний и программными средствами работы с нею, будет выполнять роль советчика, эксперта, к которому обращается проектировщик для разрешения проблемных ситуаций. [c.291]

Алгоритм поиска можно представить следующим образом [c.31]

Выбор и реализация алгоритма поиска оптимума (в данном случае максимума) целевой функции предоставляется студенту. [c.227]

Таким образом, было получено 50 вариантов сочетаний параметров механизмов, из которых отобраны четыре наилучших. Эти последние были приняты в качестве начальных приближений для реализации алгоритма поиска локального минимума и достижений равномерного приближения функции, воспроизводимой механизмом, к заданной линейной функции. [c.109]

Алгоритм поиска оптимальных элементов А(Р, Ц, f) [c.69]

Изложенный метод дает решение задачи прямого расчета. Для проведения обратных расчетов в качестве независимой переменной принимают координату (длину) и соответственно применяют другие методы решения системы уравнений (11.50)—(11.62) и другие программные реализации. Решение обратной задачи может быть получено посредством проведения прямого расчета с введением вариации одного из определяемых параметров. Допустимы различные алгоритмы поиска решения обратной задачи. Например, метод градиентного поиска решения с заданной точностью сходимости по длине. Но такая схема плохо работает для случаев малых температурных напоров, когда удовлетворение условия [c.197]

Алгоритм поиска методом градиента с пропорциональ-"ным щагом имеет почти ту же схему, за исключением того, что новое приближение определяется по выражению [c.209]

Из большого числа методов алгоритмизации всевозможных задач, встречающихся при машиностроительном проектировании, будут рассмотрены методы алгоритмизации поиск.ч решений и выбора элементов конструкций, методы алгоритмизации синтеза самих алгоритмов поиска решений и методы алгоритмизации важнейших геометрических задач. [c.177]

Алгоритм поиска решений при условиях задачи, заданных соответствиями [c.178]

Составим алгоритм поиска наименьшего значения функции А р по аргументу р при фиксированном значении а. [c.71]

Наряду с описанными выше методами решения уравнения кинематики (2.1), существует большая группа алгоритмов поиска минимума функции (2.21), объединенных под названием метода случайного поиска. Этот метод характеризуется намеренным введением элемента случайности в алгоритм поиска, что увеличивает его гибкость. Многие алгоритмы метода случайного поиска можно представить в виде [c.47]

Адаптивная постановка задач управления ПД в отличие от классической предполагает, что конструктору неизвестны параметры I динамической модели РТК и постоянно действующие возмущения л. Вследствие этого законы управления с обратной связью (3.11) и (3.12) нуждаются в доопределении должны быть указаны алгоритмы поиска приемлемых оценок т неизвестных параметров I, использующие обратную связь от датчиков информационной системы РТК- Если эти алгоритмы обеспечивают осуществление ПД с требуемой точностью для любых возможных значений параметров Qg и возмущений я Q , то будем называть их алгоритмами адаптации. Соответствующие законы управления с автоматической адаптацией (самонастройкой) параметров т будет называть адаптивными в заданном классе неопределенности [c.63]

В более сложных системах управления достаточно задать конечную цель работы. Используя ЭВМ и информацию о состоянии маилины, такие САУ логически оценивают ситуацию и находят оптимальное решение с учетом конкретной обстановки в соответствии с разработанными алгоритмами поиска. [c.476]

При конструировании комбинированных алгоритмов поиска предпочтение следует отдавать комбинациям методов, которые не требуют специальных математических конструкций и экспериментальной настройки параметров и быстро осваиваются проектировщиками. В качество примера рассмотрим алгоритм, использующий последовательную комбинацию методов случайного перебора, покоординатного поиска и локального динамического програ.ммиро-вания. Этот алгоритм применяется для проектирования синхронных генераторов и бесконтакных сельсинов и обеспечивает высокую надежность функционирования [8]. [c.147]

Из-за линейности (7.44) решение поставленной задачи получается с помощью алгоритмов поиска оптимальных релейных управлений. Для конкретизации рассмотрим процесс сброса нагрузки АСГ со следующими относительными значениями параметров генератора г- = 0,026 Га = 0,0055 J d = 1,866 tad=l,8 х,= = 1,066 д а = 1,0 Лв = 2,0. Параметры нагрузки до и после переходного процесса созф=0,8 г о=1,28 г о<, = 3,2 x o=0,96 Хн . = 2,4. Установившиеся значения токов до и после переходного процесса i[c.219]

В уравнениях зарядной системы (7.50) предполагаетсй, >йо частота вращения генератора постоянная, а параметры не зависят от насыщения (коэффициенты уравнений постоянны). Однако эти допущения непринципиальны и при необходимости их можно учесть без ущерба для алгоритмов поиска оптимума. [c.221]

Решение обоих семейств задач терминального управления получено с помощью одних и тех же алгоритмов поиска, описанных выше. На рис. 7.8, а, 6 приведены зависимости goar(T) и gonr(P), с помощью которых определяются оптимальные значения времени и потерь зарядного процесса. На рис. 7.9, а, б представлены соответствующие этим опт оптимально управляемые переходные процессы. Оптимальные решения найдены для следующих значений коэффициентов в уравнениях (7,50) и (7.58) . э = 210, 1э = 0,07, Се=150, Гв=1,25, L,= = 0,0125, 1/С=555, [c.222]

Благодаря суммированию направлений в (П.21) Si. отклоняется от grad Ho(Zk) в сторону ортогональных направлений, что позволяет продолжать движение в овражных ситуациях (рис. П.4, б). Сопряженные методы отличаются в основном способом определения ун и для квадратичных целевых функршй заканчивают поиск за р шагов. В общем случае число шагов может быть больше. Используя понятия сопряженности, а также различные модификации и комбинации градиентных и квазиньютоновских методов, можно построить ряд эффективных алгоритмов поиска [59, 65, 76]. [c.246]

Схема алгоритма поиска для общего случая представлена на рис. 25.2. Выбор вектора исходной совокупности внутренних параметров производится в блоке 1. Эта совокупность должна принадлежать области определения целевой функции, и чем ближе к экстремуму она выбрана, тем быстрее он может быть найден. В блоке 2 производится вычисление целевой функции, значение которой попадает в блок 3, определяющий условия прекращения поиска. Если эти условия позволяют сделать вывод, что поиск следует продолжить, то в блоке 4 определяются направление и шаг поиска в достигнутой точке, а вблоке5 — удовлетворительность нахождения новой совокупности в области определения целевой функции. Процесс вычислений повторяется до тех пор пока удовлетворятся условия прекращения поиска. Таким условием для большинства методов является значение шага поиска, [c.317]

Как известно, поисковые методы предполагают пошаговое, итеративное решение задачи В процессе этого решения проиэводится некоторый объем вычислений, характеризующий затраты времени на поиск Из общей схемы алгоритмов поиска (рис. 5.17) видно, что основной объем вычислений составляют расчеты значений ограничений и функции цели, проводимые с помощью цифровой модели объекта проектирования. Реализация действий, представленных в других блоках схемы, предполагает выполнение небольшого числа логических и арифметических операций. Поэтому основные затраты на поиск связываются с расчетами на цифровой модели ЭМУ, и в качестве оценки этих затрат можно обоснованно принять количество обращений к цифровой модели объекта в процессе получения решения. [c.169]

Тогда алгоритм поиска аналогов будет состоять в следующем. Последовательно просматриваются данные известных объектов и сравниваются с требованиями ТЗ. При этом по каждому показателю у. для i -го объекта определяется значение функции принадлеж- [c.195]

Рассмотренная совокупность алгоритмов оптимизации, включая и алгоритм поиска аналогов, бьша реализована в подсистеме поиска оптимальных проектных решений САПР гиродвигателей и представлена в виде соответствующего обобщенного алгоритма. Кроме того, в состав методического обеспечения подсистемы включаются методы математического моделирования основного злектромеханического и сопутствующих ему преобразований энергии, а также соответствующие алгоритмы анализа рабочих показателей проектируемых объектов. [c.229]

Алгоритмы поиска глобального минимума функционала Q. Для минимизации функционала (4.76) применялись последова-тельпо два алгоритма — алгоритмы I и III (рис. 4.6 и 4.7). Алгоритм 1 предназначен для поиска точек области вариации пара-106 [c.106]

Множества Р, Ро функций Ц(/), /(/) удовлетворяют условиям основной теоремы [4], при которых алгоритм поиска оптимальных элементов Л Р, Ц, /) сходится, множество элементов, полученное в результате работы алгоритма А Р, Ц, /) совпадает с /Mopt, множество просматриваемых алгоритмом элементов Мя = Ри- Таким образом, воспользовавшись а. 1горитмом /4 (Р, Ц,/), найдем оптимальный набор тестов. [c.69]

В данной работе предлагается метод выявления предпочтений экспертов, который основан на экспертной хшформации более простого, качественного вида. Дается алгоритм поиска наиболее предпочтительного варианта, использующий этот метод выявления. Приводится пример решения задачи выбора параметров проектируемой машины. [c.4]

На рис. 52 представлены три возможных варианта графического изобран ения соответствий. Процесс синтеза граф-схем алгоритма поиска решения из множества возможных решений может быть представлен как процесс последовательного разбиения этого множества. [c.193]

Г. К. Г о р а н с к и й. Алгоритм поиска решений ири функциональных, всюду определенных и сюръективных соответствиях. В сб. Вычислительная техника в машиностроении . Минск, 1966. [c.330]

Г. К. Г о р а и с к и й. Алгоритм синтеза мииимизированных граф-схем алгоритмов поиска решений. В сб. Вычислительная те.хнпка в машиностроении . Минск, 1967. [c.330]

Очевидно, по мере накопления практического опыта по обра- ботке детали на конкретном станке алгоритмы поиска будут уточнять и совершенствовать и на поиск значений варьируемых параметров затрачивать все меньше и меньше времени. [c.88]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...