Оценочная функция

Оценочная функция складывается из двух частей. Одна из них — стоимость перехода от вершины к вершине (оценка состояния), вторая — эвристическая оценка. [c.83]

Задача определения Ум< Я о при введении критериальной функции / формулируется следующим образом найти решение х , при котором достигается минимум оценочной функции / (X), где X = х . Ум, i o - [c.132]

В настоящей статье рассматривается задача аппроксимации некоторой функции, заданной таблично, специально выбранным интерполяционным полиномом, дающим лучшее приближение заданного участка изменения этой функции по сравнению с обычным интерполяционным полиномом [4] в смысле некоторой заданной оценочной функции. [c.170]

Для оценки качества приближения введем оценочную функцию Ф, описание которой будет дано ниже. Рассмотрим в качестве аппроксимирующих функций множество интерполяционных полиномов заданной степени т, где т п, которые могут быть построены на основе информации, представленной таблицей (1). [c.170]

Попытаемся так подобрать эти п + 1 точки из таблицы (1), чтобы соответствующий интерполяционный полином наилучшим образом аппроксимировал функцию у = f х) на участке [хг, задаваемом таблицей (2), в смысле выбранной оценочной функции Ф. [c.171]

Н. Г. Бруевичем были предложены два варианта оценочной функции — Ф и Ф. Функция Ф имеет следующий вид [c.172]

Изложенный стохастический метод определения оптимального интерполяционного полинома может быть обобщен п применении к задаче поиска оптимума некоторой многопараметрической функции в смысле заданной оценочной функции. При этом, в зависимости от области изменения параметров и их характера, дискретные случайные величины могут быть заменены непрерывными случайными величинами, а также могут быть учтены различные законы распределения параметров. [c.174]

Работа системы Н происходит следующим образом. Вводимая информация о геометрических перемещениях через АУ подается в регистры Рхк, Рук, Рхо, Руо буферной памяти, а затем в рабочие регистры интерполятора. Информация о скорости подачи поступает в УЗС, технологические команды — в Рак УТК- Линейно-круговой интерполятор, работающий по методу оценочной функции, состоит из пяти регистров, содержащих информацию о величине текущих. координат Рх, Ру, величины оставшегося до конца отработки пути [c.9]

Pi x, Рлу И величины оценочной функции (Р/ ). Алгоритм интерполяции реализуется путем совместной работы указанных регистров и арифметического устройства. [c.10]

Оценочной функцией при выборе оптимального варианта обработки служит максимальная разность затрат по рассматриваемым вариантам [c.100]

Для удовлетворения поставленной цели введем две вспомогательные оценочные функции функцию полезности [c.65]

При выборе варианта моделируемой системы по трем показателям качества — S, бц, и fox — была введена оценочная функция в виде аддитивной свертки, причем веса всех трех показателей полагались равными [c.73]

Предположим, что для жаждой точки области Do определено значение оценочной функции компоновки U, зависящей от параметров as, bg, ts- Требуется разместить замкнутую область Фд при выполнении следующих условий [c.281]

Выполнение условий показывает, что получено решение, удовлетворяющее поставленным ограничениям, но необязательно оптимальное. Предположим, что функция и в области поиска непрерывна и дифференцируема по всем переменным. Тогда, используя классические методы, можно найти точки экстремума функции. В точке, соответствующей экстремуму, проверяются условия 1—3. Если условия выполняются, то искомое решение найдено, и вычисления заканчиваются. Если окажется, что в окрестности точки, соответствующей экстремуму оценочной функции, не выполняются условия (48) — (50), то решение необходимо продолжить, используя статистические испытания. [c.283]

Укажем некоторые способы получения оценочной функции и, когда критерии оптимальности и характер функции не очевидны. В отдельных случаях характер оценочной функции может быть установлен с помощью логического анализа множества возможных вариантов конструкций. Если таких вариантов слишком много, оценочную функцию можно получить статистическим анализом выборок из чертежей конструкций, разработанных опытными конструкторами. Для анализа в этом случае пригодны методы множественной корреляции. [c.284]

Рассмотрим более подробно построение оценочных функций для некоторых задач, возникших при разработке математического описания процесса конструирования разделительного штампа. Построение носит эвристический характер. [c.284]

Не все элементы контура равноправны в отношении базирования на упор. Статистическая обработка чертежей, а также коллективный опыт группы конструкторов позволили установить приблизительный характер оценочной функции, благодаря которой в процессе автоматического конструирования предпочтение отдается более благоприятным ситуациям. В качестве исходных критериев были приняты производительность труда штамповщика, точность получаемых изделий, удобство эксплуатации штампа. Каждая ситуация оценивается в очках. После некоторого числа испытаний, определенного с помощью [c.286]

Формула оценочной функции для ситуации, когда контур базируется на два элемента [c.286]

Оценочная функция для остальных случаев имеет вид [c.286]

Рис. 91. Предельные значения оценочной функции компоновки (а) для детали планка (б)

Подвижный упор является узлом, состоящим из собственно упора, пружины и винта, посредством которого узел крепится на съемнике. Место базирования на упор в наружном контуре выбирается перед решением задачи с помощью оценочной функции, описанной выше. После того как выбрано место базирования, задача состоит в том, чтобы расположить узел, учитывая следующие ограничения область Di, ограничивающая опасную зону упора, должна включаться в область D2 (рис. 92) Di не должна пересекаться с областью Оц, ограниченной контуром, эквидистантным наружному контуру вырезаемой детали (эквидистанта построена с целью учета конической фрезеровки под углом 40° в нижней части съемника) 1>1 не должна пересекать винтов съемника (области Dj, j = [c.287]

Для конструирования рациональной компоновки построена приближенная оценочная функция [c.288]

Оценочная функция в нашем случае имеет несколько переменных. Выявление такой оценочной функции весьма затруднительно и не дает в данной задаче значительного эффекта. [c.293]

Оптимизация проводится на основе оценочной функции, представляющей удельные затраты на обработку [c.494]

В первом случае оценочная функция выражается через машинное время (мин) [c.267]

Оценочная функция учитывает долю себестоимости перехода, зависящую от режима резания (в коп.) [c.267]

Оценочная функция является основным средством выбора наилучшего из множества описываемых моделью варианта обработки. [c.69]

Так как выбор варианта означает выбор каких-то параметров (в нашем случае количество переходов, глубина, подача и скорость резания на каждый переход), оценочная функция должна отражать через определенный комплекс составляющих количественное и качественное влияние каждого из параметров на критерий оптимальности. Основой данной задачи является обеспечение технико-экономического принципа решения. [c.69]

Поэтому оценочная функция в данном случае должна рассматриваться как суммарные затраты по всем операциям. Некоторые элементы переменных и условно-постоянных затрат имеют место при обработке на станках. Например, затраты, отнесенные к основному времени, а также связанные с техническим обслуживанием станка. [c.69]

Основное условие выражается в виде функции через входные и выходные параметры синтезируемого механизма, исследование которой позволяет найти оптимальные значения выходных параметров этого механизма. Основное условие, записанное в виде функции, ]азывается целевой функцией (оценочной функцией) или критерием оптимизации. [c.15]

Ограничительные неравенства и уравнение оценочной функции представляют собой модель режима резания. Задача по определению оптимального режима в этом случае может быть сформулирована так по заданным исходным данным найти такие п и s, которые отвечали бы всем без исключения неравенствам ограничений и произведение которых было бы максимальным. Задачи такого рода решаются обычно методами линейного программирования. С этой целью все неравенства ограничений и уравнение оценочной функции преобразуются в линейные формы. Для этого уравнения с показательными функциями логарифмируются. Например, второе ограничение [c.52]

Для поиска варианта, дающего минимум оценочной функции, воспользуемся т - - 1-мерным датчиком случайных целых неотрицательных чисел, равномерно распределенных на отрезке [О, п. Случайной совокупности из т различных целых чисел, даваемой датчиком, поставим в соответствие совокупность из т точек xi, у ) из таблицы (1) с теми н е целыми нижними индексами г, О п. Будем рассматривать только такие наборы, в которых, как в (3), можно выделить две точки — I/feo) и Xh , Uhm) абсциссы которых обладают свойством (5). Случайному набору из различных между собой т I точек таблицы (1) соответствует единственный интерполяционный полином Лагранжа степени т, имеющий абсциссы этих иг + 1 точек своими узлами и приближенно представляющий у f (х) в промежутках между узлами. Наконец, этому интерполяционному полиному соответствует определенное значение заданной оценочной функции. [c.171]

Итак, последовательно выбирая из датчика серии из m + 1 целых чисел, получим последовательность значений оценочной функции, из которой будем рассматривать только подпоследовательность, сходящ,уюся к нулю. Каждому новому члену этой подпоследовательности соответствует набор т + 1 точек из таблицы (1), обладающий следующим свойством интерполяционный полином, для которого абсциссы этого набора точек являются узлами, дает лучшее приближение г/ = / ( ) по сравнению с ранее просмотренными сериями из т - - 1 точкр в смысле выбранной оценочной функции. [c.172]

В этом случае метод случайного выбора узлов интерполяции должен быть заменен систематическим для анализа всех возможных интерполяционных полиномов. Однако в практических приложениях мол ет быть указана превосходящая минимальный элемент нижняя граница eps для оценочной функции, достижение которой достаточно. И здесь стохастический метод дает возмолг-ность гораздо быстрее приблизиться к минимуму, чем систематический перебор. Остановимся па том члене последовательности, кoтopJJ й не превосходит этой границы eps. Соответствующий интерполяционный полином является аппроксимирующей функцией, дающей лучшее приближение заданного участка изменения функции по сравнению со всеми рассмотренными ранее интерполяционными полиномами. Аналогично подпоследовательности, сходящейся к нулю, можно строить подпоследовательность, сходящуюся к оо, каждый новый член которой соответствовал бы полиному, дающему худшее приближение у = f (х) но сравнению с ранее просмотренными сериями из ти + 1 точки в смысле выбранной оценочной функции. [c.172]

Излагается метод аппроксимации экспериментальной кривой специально подобранным интерполяционным полиномом. Подбор осуществляется с использованием датчика равномерно распределенных случайных чисел. Оценка качества приближе-1шя дается оценочной функцией заданного вида. Разработаны алгоритм и программа для ЭЦВМ Мянск-2 . Приводится текст алгоритма на языке АЛГОЛ-60. Библ. 4 иазв, [c.270]

Аналогично решается задача, если функция и имеет специальный вид и для ее нельзя или затруднительно вычислить производные. В этом случае для отыскания компоновки, соответствующей максимально возможиому значению оценочной функции, следует выполнить Птах независимых испытаний [c.283]

Перечисленные способы наиболее точны, но довольно трудоемки. В частных задачах компоновки иногда можно принимать гораздо более простые зав,иоимости, приводящие к приближенному решению с достаточной для практики точностью. Это следует из того, что во многих случаях затруднительно сформулировать понятие оптимальная компоновка , и указать, какие преимущества залол ены в оптимальном решении. Оценочная функция для таких частных задач может быть представлена приблизительной закономерностью, устанавливаемой разработчиками алгоритма а основании опыта, и уточнена экспериментально на ЭЦВМ. Рациональность конструкции может быть достигнута также перебором вариантов конструктивных исполнений компоновок от лучшего к худшему. Такой прием принят в алгоритме конструирования системы выталкивания совмещенного штампа, приведенного ниже. Наконец, в отдельных задачах можно считать, что влияние параметров as, bs, as на функцию и не играет роли, достаточно только выполнения условий 1—4. Оценочная функция в данном случае представляет собой постоянную величину. В большинстве случаев оценочная функция будет носить приближенный характер, т. е. будет являться квазиоценочной. [c.284]

Оператор формирования постоянной геометрической информации производит засылку кодированных сведений о контурах Lo, Li, Lj, Ln- Сведения можно представлять в форме ТКС-2. В блоках оператора указываются способы вычисления номеров элементов и контуров, координат особых окружностей и их радиусов, а также записывается обращение к стандартной подпрограмме, вычисляющей точки сопряжения элементов контура. Оператор вычисления параметров вычислительного процесса производит вычисление относительной точности а и максимального числа попыток Пщах- Оператор формирования координат случайного вектора генерирует и запоминает необходимое количество псевдослучайных чисел. Оператор преобразования забрасывает случайные величины в области поиска в соответствии с заданным в условии законом распределения. Оператор максимума подсчитывает значения оценочной функции для данного испытания и проверяет условие и а, й)> юах- Оператор формирования переменной геометрической информации в соответствии с заданным законом образования контура bs и значениями Qs, bs, as подсчитывает и засылает кодированные сведения об этом контуре. Оператор инцидентности проверяет принадлежность (инцидентность) точки (as, bs) плоской области, ограниченной замкнутым контуром. [c.290]

В реальных системах продукций часто возникает необходимость работать с нечеткой информацией. В этом случае заключение выводится с участием нечетких данных и с помощыо специальной оценочной функции определяется степень неопределенности (достоверности) всего заключения (вывода, решения). [c.16]

Уравнение (2.121) может быть решено при помощи итеративной процедуры [41, 42, 43], при этом степень близости оценочной функции 1 ( ) = -Ря(С) к заданной функции /о (С) определяется мз среднеквадратинного отклонения [c.76]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...