Потери на поиск

Приведенные результаты позволяют проследить изменение потерь на поиск при изменении числа параметров оптимизации, а также при смене функции цели, в качестве которой принимались КПД и время разгона до номинальной частоты вращения. [c.172]

Большая инерционность объектов регулирования при отмеченных условиях работы способствует увеличению потери на поиск. Поэтому необходимо в дальнейшем проанализировать соотношение потерь производительности при экстремальном регулировании и при стабилизации работы серии. [c.368]

Вторая проблема, связанная с решением экстремальной задачи, заключается в определении стратегии поиска в пространстве управляемых параметров, т. е. в выборе метода оптимизации. Естественно, что количество отображающих точек, в которых может быть выполнен анализ и по его результатам вычислена целевая функция, является ограниченным. Поэтому простой перебор точек невозможен и необходимо выбрать такой метод оптимизации, который приводил бы к цели за небольшое количество шагов поиска. Количество шагов поиска или, другими словами, количество точек, в которых приходится вычислять целевую функцию, лежащих на пути от исходной точки исх к оптимальной точке, называется потерями на поиск. [c.26]

В предыдущем параграфе рассмотрена связь характера целевых функций с общими потерями на поиск Пп в различных методах оптимизации. В соответствии с (2.12) интегральные потери на поиск составляют Пп = 1( 2+ + пз). При переходе от безградиентных методов к градиентным и далее к методам с использованием вторых производных наблюдается уменьшение количества шагов поиска 1 с одновременным увеличением числа проб Лз для определения направления поиска. Уменьшение 1 и увеличение Пз при переходе от одной группы методов к другой оказываются довольно резкими, поэтому в большинстве случаев наименьшее значение Пп получается при применении градиентных методов. Однако и в этих методах величина П1 может достигнуть неприемлемо больших значений при наличии узких гребней на гиперповерхности отклика целевой функции. [c.159]

У" ]->0, прямая, их соединяющая, будет лежать в гиперповерхности, касательной к гиперповерхности оврага. Очевидно, что в этой гиперповерхности будет бесконечное множество различных направлений и найденное случайным образом направление не является наилучшим. Следовательно, метод оврагов не может обеспечить малые потери на поиск. Более того, при его практической реализации оказывается малой надежность поиска его прекращение возможно вдали от экстремальной точки. [c.161]

Степень этой близости увеличивается с ростом количества рассмотренных точек. Тем самым имеется возможность сделать овражный шаг в направлении, близком к наилучшему. К сожалению, и здесь потери на поиск остаются большими по следующим двум причинам. Во-первых, количество спусков на дно оврага должно быть достаточно большим, обычно превышающим число управляемых параметров. Во-вторых, точность определения градиентного направления по нескольким точкам существенно зависит от точности попадания на дно оврага, что увеличивает число проб при каждом локальном спуске. [c.162]

Потери на поиск при использовании рассмотренных алгоритмов для нахождения экстремума функции 20 можно определить по приближенной формуле [c.186]

Потери на поиск е-стационарной точки функции минимума для алгоритма с выбором е-окрестности, где е определялось из (7.16),составили [c.188]

Следовательно, алгоритм со специальным выбором е-окрестности характеризуется меньшими потерями на поиск. С одной стороны, здесь требуется меньше одномерных поисков, с другой — среднее количество обращений к ММС при каждом одномерном поиске также несколько меньше. Однако потери иа поиск все же остаются значительными. [c.189]

При обоих способах нормализации поиск приведет к попаданию в экстремальную точку, однако, как мы видим, траектории поиска в пространстве параметров компонентов будут различными. Делать выводы о предпочтительности того или иного способа нормализации на основе оценки длины траекторных линий нецелесообразно. Во-первых, хотя в данном случае траектория 2 короче траектории 1, можно привести и противоположные примеры. Во-вторых, потери на поиск определяются не только расстоянием, пройденным при поиске, но и величиной шага а. Поэтому сравним способы нормализации именно с позиции величины шага. [c.198]

При логарифмической нормализации в соответствии с (8.13) на первом шаге получаем увеличение Я2 до 1,2 кОм, а на каждом из последующих шагов изменение сопротивлений будет большим. В итоге движение по траектории 2 потребует выполнения около 15 шагов, т. е. потери на поиск оказываются значительно меньшими. [c.201]

Алгоритм блока Изменение шага ясен из рис. 41,6. Следует отметить, что выход из этого блока осуществляется в блок Локальный поиск , т. е. при уменьшении шага умышленно теряется информация о найденном ранее гребне. Хотя такая стратегия и увеличивает потери на поиск, но она приводит к повышению надежности поиска, поскольку уменьшается вероятность застревания на гребнях, не ведущих к экстремуму. [c.218]

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]

Непрост также выбор оптимального фокусного расстояния /2 Как отмечалось выше [см. (6. 94)], освещенность в центре линии обратно пропорциональна т. е. выгодно работать с короткофокусным объективом. Но линейная дисперсия /2(dip/d/ ), указывающая, на какое расстояние разведены в фокальной плоскости объектива L2 две близкие по длине волны линии, пропорциональна /2- Если мала линейная дисперсия, то затруднены исследования спектра, а разрешающую силу прибора нацело определяет зернистость фотопластинки. Следовательно, достижение высокой дисперсии и большой разрешающей силы, как правило, сопровождается потерей светосилы. Поиск оптимального их соотношения, позволяющего проводить требуемые измерения при хорошем соотношении сигнал/шум, обычно является одной из главных задач в эксперименте. [c.327]

Роторно-конвейерные линии. При повышении цикловой производительности роторов и автоматических линий, высокой непрерывности выполнения технологических процессов значительно возрастают требования к надежности, безотказности, ремонтопригодно-сти "линии, организации их функционирования и обслуживания на качественно новой основе. Опыт промышленной эксплуатации роторных автоматических линий показывает, что наибольшая доля (до 90 %) потерь производительности приходится на поиск и устранение отказов, связанных с выходом из строя рабочих инструментов, инструментальных блоков технологических роторов, захватных органов транспортных роторов. При определенной производительности (около 30—50 деталей, обработанных каждым комплектом инструментов за 1 мин) эта проблема решалась путем применения быстросъемных конструкций инструментальных блоков, наладкой их вне автоматических линий на специально оборудованных стендах. [c.305]

Контрольно-измерительный и рабочий инструмент должен быть расположен в верстачном ящике в определенном порядке. Крупный инструмент помещается на дне ящика в перегороженных отделениях, а мелкий — на подвижном щитке. Нельзя хранить инструмент навалом, так как это приводит к его порче и, кроме того, к потере времени на поиски. [c.376]

Основной задачей цеховых ИРК является резкое сокращение потерь рабочего времени основных рабочих на поиск инструмента и хождение в кладовую за инструментом, ожидание технологической оснастки. [c.275]

Однако структурный анализ позволяет избежать огромных потерь времени на поиски неисправности и отремонтировать установку сразу, не приводя к другим поломкам. В самом деле, для того, чтобы очень быстро определить, какой электрический узел (предохранительный или какой-либо другой) отключил установку, достаточно знать несколько основных очень простых правил. [c.293]

В процессе поиска средств увеличения износостойкости деталей машин в нашей стране открыт избирательный перенос при трении. Избирательный перенос (ИП) это комплекс физико-химических явлений на контакте поверхностей при трении, который позволяет преодолеть ограниченность ресурса трущихся сочленений машин и снизить потери на трение. В ИП используются фундаментальные физико-химические процессы в отличие от трения при граничной смазке, где основой является механическое взаимодействие, и, например, такое могучее средство снижения износа и трения, как эффект Ребиндера, почти не используется. [c.31]

При выполнении сверлильных работ слесарю-инструментальщику приходится тратить много времени на поиск и подбор сверл, метчиков и другого режущего инструмента. Чтобы исключить потерю времени на их подбор, используют удобный в работе настольный переносной ящик 1, показанный на рис. 134. На поворотной крышке 4 закреплена ступенчатая алюминиевая пластинка 3 с отверстиями, в которых вставлены наборы метчиков 5 и сверл 6,. а во вращающейся планке 8 в отверстия вставлен набор мелких сверл 7. В нижней части ящичка, в гнездах, образованных оттиском (см. рис. 5), уложены воротки 10 и планки 11. Крышка 4 со стойкой 8 легко открывается и закрывается, для этого достаточно лишь слегка отвернуть барашки 2 и 9. [c.139]

Таким образом, здесь приемник СНС использует информацию от ИНС только для целей более надежного и быстрого восстановления захвата сигнала в случае его потери. На схеме это отражено связью выходного блока ИНС и ВЧ блока приемника. Передаваемая по этому каналу информация о вычисленных местоположении и скорости в случае потери слежения позволяет рассчитать оценки предполагаемого сдвига кода и доплеровского сдвига частоты несущей, что существенно снижает время поиска и захвата сигнала. В результате значительно снижается время восстановления работы приемника после потери сигнала. [c.30]

Рабочие и контрольно-измерительные инструменты располагают в ящике верстака в определенном порядке. Хранение инструмента в беспорядке приводит к его порче и, кроме того, к потере времени на поиски требуемого инструмента. [c.25]

Первой проблемой при постановке задачи оптимизации любого объекта является проблема выбора критерия оптимальности. Критерий оптимальности и оценивающая его целевая функция должны объективно отражать те требования к свойствам объекта, которые определяют качество его функционирования. Следовательно, критерий оптимальности электронных схем должен быть связан с техническими требованиями, предъявляемыми к выходным параметрам. Характер выбранной целевой функции влияет и на выбор метода поиска ее экстремума, так как определенная стратегия поиска в различных условиях в неодинаковой степени успешно приводит к цели. Необходимо так сформулировать целевую функцию, чтобы решение задачи оптимизации было возможно с приемлемыми потерями на поиск. Наконец, математическая формулировка задачи, целевая функция и метод оптимизации должны быть общими для широкого класса схем, в противном случае решение задачи оптимизации инженером-схемотехником для каждой новой схемы потребовало бы проведения предварительной исследовательской работы с возможным отрицательным результатом. [c.34]

Однако для окончательного вывода о предпочтительности максиминного критерия (2.6) необходимо убедиться в возможности разработки алгоритма поиска экстремума Z0, характеризующегося малыми потерями на поиск. Задача исследования особенностей функции ZO W) и вопросы разработки алгоритмов оптимизации рассматриваются в седьмой и восьмой главах. [c.48]

Предварительный ручной расчет У нсх, а не произвольный выбор этой точки в пределах УД, полезен также по той причине, что при большей близости Wи x к XV сокращаются потери на поиск. [c.49]

Количество проб на одном цикле поиска в методе Розенброка превышает количество проб одного шага градиентным методом и составляет Ппт,об — пк, где к — среднее количество проб при одномерной минимизации целевой функции вдоль каждой координатной оси п — количество управляемых параметров. Следует отметить, что точность одномерной минимизации должна быть достаточно высокой, иначе цели преобразования координат могут быть не достигнуты. Это обстоятельство увеличивает к. При узких оврагах точка, из которой начинается покоординатный спуск в каждом новом цикле, оказывается на малом расстоянии от дна оврага. В этих условиях существует опасение, что поиск будет выполняться с чрезмерно малым шагом, что также приводит к росту потерь на поиск. Несмотря на эти недостатки, метод Розенброка, безусловно, более эффективен, чем метод Гаусса — Зайделя или наискорейшего спуска. [c.164]

Трудности поиска экстремума гребневых целевых функций стимулируют исследование и разработку новых подходов и методов решения экстремальных задач схемотехнического проектирования. Одним из таких подходов и является постановка задачи по способу 6 с использованием максиминного критерия. Функция минимума 20 ( ) имеет ярко выраженный гребневой характер. Однако поиск ее экстремума может быть выполнен со сравнительно малыми потерями на поиск благодаря использованию специфических особенностей гребней функции минимума. [c.164]

Рассмотренные в 2 гл. 7 методы определения направления наискорейшего подъема функции минимума лежат в основе алгоритмов определения ее стационарных точек. Простейший алгоритм для решения этой задачи, в основу которого положены идеи метода наискорейшего подъема, сводится к следующему. Пусть найдено 1-е приближение W . Решив задачу линейного программирования (7.11), проверяем точку W на стационарность. Если наибольшая производная по направлению г(5 (W ) 0, что эквивалентно равенству нулю величина которого определена при решении задачи линейного программирования, то Wj — стационарная точка и процесс поиска на этом заканчивается. В противном случае, воспользовавшись одним из описанных в предыдущем параграфе алгоритмов, находим направление наискорейшего подъема gi Wi) и производим в этом направлении поиск до тех пор, пока функция минимума увеличивается. Далее опять проверяем найденную точку на стационарность и т. д. Изложенный алгоритм при численной реализации на ЦВМ характеризуется большими потерями на поиск в силу следующих причин. Функция минимума ZO(W) имеет гребневой характер. Так как выход на гребень при одномерном поиске производится с некоторой погрешностью, то в множество R(Wi), как правило, будет входить лишь один индекс и направление наискорейшего подъема функции минимума в текущих точках W будет совпадать с направлением наискорейшего подъема одной из функций 2j(W). Допустимый шаг поиска в этом направлении будет исчезающе малым. При фиксированной минимальной величине шага траектория поиска примет зигзагообразный характер и продвижение к стационарной точке будет крайне медленным. [c.181]

Вопрос выбора величины Я является одним из наиболее важных при реализации методов поиска. Очевидно, что при заниженных Я растут потери на поиск. Однако и увеличивать Я сверх некоторого предела нецелесообразно. Этот предел соответствует изменениям параметров компонентов в пределах шага не более, чем на L %, где обычно 1= (10- 30)%- При больших изменениях могут быть потеряны полученные ранее ориентиры для поиска. Так, при максиминном критерии большие шаги могут привести к проскакиванию более, чем через один гребень, в результате теряется привязка к [c.199]

В проекционном методе выделяются два основных этапа поиска. Движение из исходной точки до попадания в окрестности какого-либо гребня составляет содержание первого этапа — этапа локального поиска. Поскольку целевая функция на всех шагах локального поиска обычно отождествляется с некоторым одним и тем же запасом работоспособности Zj W), а функции 2,( У), как правило, не имеют гребневого характера, то здесь малые потери на поиск обеспечивает метод наискорей-шего спуска. Шаг локального поиска состоит в изменении управляемых параметров на величины, определяемые формулами (8.9) либо (8.10). Реализация идей напскорейшего спуска здесь заключается в том, что расчет частных производных производится лишь на тех шагах, на которых происходит уменьшение целевой функции. Умножение же либо вновь найденных, либо ранее рассчитанных производных на значения Wi для получения Ь в соответствии с (8.8) выполняется на каждом шаге. [c.201]

В табл. 10 приводятся основные результаты оптимизации схемы ТТЛ в пяти вариантах, различающихся значениями управляемых параметров в исходной точке поиска здесь даны координаты исходной точки Wh x и конечной точки W траектории поиска, значение целевой функции Z0 в точке W, также потери на поиск П и Пз, где П — количество шагов поиска, Пз — количество шагов, на которых производился анализ чувствительности. Значения выходных параметров схемы в точке W составили [c.223]

Потери на поиск можно признать сравнительно небольшими. Общее количество обращений к процедуре model составляет в каждом варианте [c.224]

Перейдем к рассмотрению результатов оптимизации схемы ждущего мультивибратора. Поиск из трех различных исходных точек Wh x привел в окрестности экстремальной точки W с потерями на поиск П и Пз. Эти результаты сведены в табл. 12, где сопротивления даны в кОм, а емкость — в нФ. [c.227]

Таким образом, ни в одном из рассмотренных примеров не обнаружено многоэкстремальности целевой функции. Во всех выполненных вариантах наблюдалась сходимость поиска к экстремальной точке со сравнительно малыми потерями на поиск. [c.232]

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]

Применяют их в этой области широко и могли бы применять еш е шире, если бы не дефицит в них. С другой стороны, при использовании эпоксидных противокоррозионных материалов еще не всегда выжимаются все их возможности, допускается больший, чем это технически обосновано, их расход, до сих пор нередки ошибки технологического, рецептурного и другого характера, приводящие к браку, к потере этого ценнейшего дара химии и рабочей силы. Причиной ошибок является, как правило, недостаточная осведомленность о конкретных свойствах эпоксидных противокоррозионных материалов. Поскольку на кафедре химии ГИСИ проделана определенная работа, направленная на поиск новых компонентов этих композиций, которые позволят уменьшить удель- ный расход эпоксидных смол, автор счел целесообразным уделить этим веществам больше внимания, чем другим. [c.47]

Из появившихся позже работ [33, 35, 43, 44] выделяется опубликованная в 1956 г. статья видного американского специалиста по статистическим методам контроля Данкана Экономический проект контрольной карты средних, предназначенной для текущего регулирования технологического процесса [38]. Речь в ней идет о контрольной карте, заполняемой на основании периодических выборок с целью обнаружить появление определимой (неслучайной) причины, подлежащей немедленному устранению. Показателем эффективности является чистая экономия , соответствующая доходу от операции при отсутствии определимых причин за вычетом потерь из-за определимой причины за срок ее действия, затрат на поиски определимой причины, затрат на ее устранение как в случаях, когда она действительно существует, так и в случае, когда ее нет (лишние настройки). Предполагается, что существует одна разновидность определимой причины, причем сроки ее возникновения соответствуют схеме пуассоновского потока [4, 6]. Предложен алгоритм совместной оптимизации объема выборки, положения контрольных границ и длительности промежутка между проверками. [c.37]

У гидромеханических барабанных приспособлений с помощью перечисленных диагностических параметров обнаружены следующие дефекты запаздывание вывода конического фиксатора (рис. 8.7), что определялось по повышению давления рвх в полости поворота гидромотора, значительные колебания скорости при торможении (погрешности изготовления золотника путевого дросселя), длительное движение барабана на замедленной скорости (дефекты рычажной системы), что увеличивает длительность поворота в д)ва раза. Квалиметрические коэффициенты для ряда новых и изношенных барабанных приспособлений приведены в табл. 8.1. Сопоставление данных табл. 8.1 показывает, что электромеханические поворотно-фиксирующие устройства отличаются большими потерями на фиксацию (низкие г ф), но более высокой быстроходностью механизма поворота (сОср, = 0,36—0,40 " ). У всех барабанных приспособлений большие затраты времени на новорот и фиксацию (Т п = 5,7 8,1 с), что обусловливается низкой быстроходностью (ащ = 0,15 -ь 0,25). В то же время велики коэффициенты динамичности (в устройствах с гидравлическим приводом они достигают Я д = 320—547) и у всех станков Лд/ дв больше нормы. Эти данные хорошо согласуются с опытом эксплуатации станков с барабанными приспособлениями, отличающихся более низкой надежностью по сравнению с поворотными столами. Методы поиска неисправностей у них те же, что и для поворотных столов. При загрузке барабанных приспособлений обрабатываемыми деталями часто возникает большая неуравновешенность. [c.141]

Наши составы промышленного изготовления в сравнении с зарубежными, например Р2Т или LZ-4, менее эффективны и имеют очень большие необратимые потери в рабочих условиях (при внешнем одностороннем сжатии 900—1000 кПсм ). Ввиду этого в дальнейших наших исследовательских работах следовало бы сосредоточить основное внимание не на поисках новых составов, а на совершенствовании качества и технологичности основных промышленных составов. [c.325]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...