Оптимизация локальная

Цепочечное соединение третьей группы 8-полюсных элементов (тандемное соединение) двух плавных связанных НЛП (см. рис. 8.21,в), так же, как аналогичное соединение ступенчатых ЛП, представляет интерес с точки зрения уменьшения /Стах в отрезке связанных НЛП. Результаты оптимизации тандемных НО и направленных фильтров на основе связанных НЛП приведены в [25, 91, 292]. В ходе численных экспериментов, как и для ФГ на основе одного отрезка связанных НЛП, установлено наличие двух типов решений задачи оптимизации локально оптимального и глобально оптимального. Вследствие меньшего значения Ктах локально оптимальное решение более пригодно с точки зрения практического использования. [c.259]

Рассмотрим основные особенности приближенных алгоритмов при решении задачи разбиения схемы по связности. В случае использования последовательных алгоритмов на каждом этапе выполнения алгоритма в очередной узел добавляется один из элементов схемы. После образования первого узла алгоритм переходит к формированию второго узла и т. д. Главным достоинством последовательных алгоритмов является их малая трудоемкость и простота реализации. Кроме того, они позволяют легко учесть дополнительные ограничения. Основной недостаток последовательных алгоритмов — локальный пошаговый характер оптимизации, приводящий к достаточно эффективным решениям лишь для схем с относительно невысокой связностью. [c.28]

Методология БИП базируется на трех концепциях разбиение и локальная оптимизация абстрагирование повторяемость. [c.8]

Например, задача проектирования ЭВМ не может в настоящее время рассматриваться как локальная, она должна решаться с учетом всех системных критериев, а также с учетом состояния развития вычислительной техники. В качестве системных критериев при проектировании ЭВМ используют такие показатели, как сложность, живучесть, надежность, стоимость, эффективность, производительность и др. Использование системных критериев позволяет осуществлять комплексную оптимизацию при проектировании ЭВМ, [c.60]

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]

В последовательных алгоритмах трассировки трассы цепей проводятся в определенном порядке одна за другой, при этом каждая проложенная трасса становится препятствием для всех последующих цепей. В последовательных алгоритмах производят локальную оптимизацию качества трассировки каждой отдельной трассы без учета влияния размещения данной трассы на возможность проведения последующих. Это приводит к тому, что некоторые участки платы могут оказаться заблокированными. [c.327]

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]

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]

Вычислительная схема, соответствующая полной системе функциональных уравнений, пригодна для целей как глобальной, так и локальной оптимизации. [c.255]

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]

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]

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]

Укажем основной принцип оптимизации оценка целесообразности ( качества ) системы данного класса определяется эффективностью ее функционирования в системе более высокого класса. Например, качество ступени редуктора грузоподъемной машины следует оценивать по ее влиянию на работу всего редуктора. В свою очередь, эффективность редуктора должна оцениваться в системе более высокого класса (например, грузоподъемной машины и т. д.). Естественно, что по мере расширения класса цели оптимизации становятся более общими, приобретая для очень больших систем социальный характер (условия оптимизации комплекса машин, транспортной системы и т. д.). Однако в практических расчетах в большинстве случаев можно использовать локальную или внутреннюю оптимизацию элементов, узлов и всего изделия, которая, как правило, оказывается полезной и для глобальной оптимизации. К числу целей локальной оптимизации относятся максимум экономичности (коэффициента полезного действия), минимум массы, минимум трудоемкости изготовления и др. [c.553]

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

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]

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

В НСМ используется возможность декомпозиции исходной задачи синтеза на ряд частных задач (подзадач). В исходной задаче требуется найти значения структурных параметров х.еХ, при которых целевая функция F(X) принимает экстремальное значение. При этом предполагается известной модель приложения, позволяющая оценивать значения целевой функции F(X). В к-к подзадаче определяются значения одного или нескольких структурных параметров, составляющих подмножество Х с X. Частные задачи решаются значительно проще общей задачи, обычно это задачи оптимизации малой размерности с локальными целевыми функциями (X ), Х с X. Например, в общей задаче синтеза расписаний частная задача - назначение для очередной работы обслуживающего сервера и определение ее положения во времени. [c.221]

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]

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]

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]

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]

Локальный и глобальный минимумы. В общем случае целевая функция может иметь несколько минимумов, отличающихся по абсолютной величине. Наименьший минимум в теории оптимизации принято называть глобальным минимумом, а все остальные минимумы — локальными. На рис. 67, а показан график /=Атах [c.148]

Концепция разбиения позволяет сложную задачу проектирования объекта свести к рещению более простых задач с учетом взаимодействий между ними. Локальная оптимизация подразумевает улучшение параметров внутри каждой простой задачи. Абстрагируемость заключается в по- [c.8]

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]

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]

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]

Полученные результаты объясняются на основе представлений о возникновении регулярных диссипативных структур (РД< ) дефектов в Процессе образования остаточного нарушенного слоя При множественном локальном микроразрушении поверхности кристалла. РДС формируется из метастобильных комплексов неравновесных точечных дефектов, взаимодействующих через упругие и электрические поля и профиль распределения которых промодулирован дислокационным каркасом в области вдавливания абразивных гастиц. Переход кристалла после обработки в новое квазиравновесное состояние сопровождается распадом РДС, при котором возможны локальные фазовые переходы, проявляющиеся как отрицательная мнкрог10лзу4есть кремния. Обсуждаются аспекты практического использования обнаруженного явления для оптимизации механической обработки монокристаллов. [c.91]

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]

При поиске локальных экстремумов целевой функции используются алгоритмы, по которым на каждом шагу оптимизации вычисляется целевая функция, и по заданной е-окресгности оптимальной точки назначается прекращение поиска. Например, ]у1етод скорейшего спуска реализуется путем вычисления [c.31]

Для решения задачи оптимизации трибосистем, реализующих явление избирательного переноса, в [64] предложено использовать аппарат и принципы неравновесной термодинамики. Зону элементарного контакта разбивают на области, внутри которых, согласно Гленодорфу-Пригожину, предполагается существование локального равновесия, т е. отсутствие градиентов термодинамических величин типа химического потенциала и температуры, напряжения сдвига. Записывают уравнение Гиббса в локальной форме для каждой области и, считая, что полная энергия сохраняется, получают суммарный дифференциал энтропии в виде [c.110]

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]

Под гибридным алгоритмом понимают сочетание алгоритмов двух типов первый тип представлен генетическим алгоритмом, ко второму типу отнесены алгоритмы локальной оптимизации, оперирующие единственной хромосомой (или популяцией хромосом, но без применения кроссовера). Поэтому гибридные алгоритмы назьшают также локально-генетическими. [c.231]

Поиск с запретами (Tabu sear h) - поисковая процедура оптимизации, при которой вводятся запреты на перемещение в некоторые из ранее пройденных точек в пространстве управляемых параметров в целях уменьшения вероятности застревания в точках локальных экстремумов [c.313]

Локальный и глобальный минимумы. В общем случае целевая функция может иметь несколько минимумов, от и чаклцихся по абсолютной Bejni4HHe. Наименьший минимум в теории оптимизации принято называть глобальным минимумам, а все остальные минимумы — локальными. На рис. 107, а показан график изменения величины /= Атах как функции одного параметра а. В точке находится глобальный минимум, все остальные минимумы (/, 2, 4)—локальные. Если целевая функция зависит от многих параметров, то соответственно надо рассматривать минимумы многомерной поверхности, Локальный минимум такой поверхности имеет лишь местное значение (отсюда происходит термин — локальный минимум), и для отыскания глобального минимума надо просматривать всю многомерную [c.357]

На основании проведенных исследований была поставлена задача управления электрохимической гетерогенностью путем направленного изменения физико-механического состояния ме-талла в зонах сварного соединения с целью оптимизации электрохимического поведения и увеличения коррозионной стойкости сварных соединений, снижения и полного предотвращения их локальных разрушений. [c.239]

Таким образом, путем оптимизации технологии сварки, сочетания сварочных материалов и режимов термообработки можно управлять электрохимической гетерогенностью и стойкостью сварных соединений трубопроводов с целью получения равностойкого (с основным металлом) сварного соединения. При достижении равностойкости сварного соединения в зоне шва снижается или полностью подавляется возможность локальных разрушений и локальное значение скорости коррозии шва выравнивается со значением скорости общей коррозии основного металла. [c.242]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...