Стратегия поиска оптимума

Анализ выполнения условия оптимальности процесса. При невыполнении — выбор стратегии поиска оптимума, изменение краевых условий и возвращение к п.1. [c.274]

Стратегия поиска оптимума [c.330]

Отыскание оптимума функции П в большинстве случаев чрезвычайно сложная вычислительная задача, требующая привлечения вычислительных машин и разработки специальной стратегии поиска оптимума. Математические модели, как правило, являются моделями неполной аналогии, так как описывают только наиболее существенные свойства процессов, поэтому к чисто математическим исследованиям прибегают лишь на ранних стадиях разработки теплотехнических объектов. [c.29]

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]

Преимущество методов этой группы — простота и естественность формулировки принципа оптимальности векторной модели оптимизации при сохранении всех возможностей, предоставляемых предыдущей группой методов скаляризации. Недостатком является разрывный характер целевого функционала, что существенно ограничивает (даже в задачах малой размерности) возможности применения быстродействующих регулярных стратегий поиска оптимума. В [16, 107] приведены различные модификации целевых функционалов типа (4.111). Подробное обсуждение методов численной реализации примеров задач оптимизации конструкций вида (4.111) содержится в [107, 108]. [c.208]

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]

Характер стратегии поиска, т. е. соотношение рабочих и пробных шагов, меняется по мере приближения к оптимум . Вначале, вдали от оптимума, где наклон поверхности велик, сле-л,ует восходить по поверхности отклика как можно быстрее, проводя пробные исследования только тогда, когда определяется новое направление рабочих шагов. Вблизи оптимума, где наклон поверхностн отклика мал, необходимы подробные псследования, чтобы получить хоть какое-то движение к оптимуму. [c.330]

Стратегия поиска по Боксу-Уилсону такова вдали от оптимума ставится небольшая серия опытов — дробная реплпка (см. п. 5, гл. IX),— позволяющая описать небольшой участок поверхности отклика полиномом первой степени [c.331]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...