Применение эвристических методов

Для решения этой задачи в САПР можно предложить различные эвристические методы и приемы. Под эвристическим методом понимается последовательность правил обработки имеющейся информации с целью улучшения конструктивного решения. Для этой последовательности не гарантируются сходимость к оптимуму, и эвристические методы применяются в тех случаях, когда математически обоснованные методы оказываются неэффективными. Часть процедур в эвристических методах легко программируется для ЭВМ, другая часть, наоборот, лучше выполняется человеком. Поэтому применение эвристических методов в конструировании обычно требует организации диалога между проектировщиком и ЭВМ. [c.169]

Применение эвристических методов. Плодотворные результаты дает одновременное применение различных эвристических методов. Например, добавление малого слоя к полубесконечной атмосфере позволяет получить соотношение для вероятности выхода [70 [c.70]

Эвристические методы могут использоваться на стадии планирования, ТЗ, и в особенности на стадии утверждения. В последнем случае применение эвристических методов наиболее целесообразно — они позволяют учесть возможные последствия за пределами сроков действия стандартов. [c.77]

Повышение эффективности поиска новых конструктивных решений методом проб и ошибок обеспечивается применением эвристических приемов изобретательской деятельности, таких, как, например, инверсия, аналогия, метод мозгового штурма и т. д. [c.13]

Во-вторых, эффективность применения любой эвристики зависит от конкретной ситуации в процессе поиска, и поскольку ситуации меняются, то и эвристики должны изменяться при переходе от одной подзадачи к другой. Однако в используемых эвристических методах это обстоятельство не учитывается. [c.207]

И. Заключение. Разработка вопросов двигательной компетенции представляет собой, вообще говоря, новую проблему. Одной из важнейших задач является создание машинных алгоритмов для решения задач планирования движений при наличии сложных ограничений. Подобные задачи в целом не поддаются решению традиционными методами [20, 21] и ведут к необходимости создания разумных систем управления [20, стр. 70] с применением техники управления и оптимизации [7, 23, 27], эвристических методов планирования [5, 21, 27], элементов обучения [19, 20] и т. п. По-видимому, можно надеяться, что рассмотрение мо- [c.68]

Первая — это проблема отыскания экстремумов многомерных функционалов от нескольких функций. Само понятие экстремумов в данном случае не может быть строго определено, и следует говорить скорей о выявлении приемлемой ситуации . Такого рода задачи очень трудно, а подчас и просто невозможно формализовать, используя классические представления. По мнению специалистов здесь не обойтись без моделирования деятельности мозга, т. е. применения столь популярных в последнее время эвристических методов. Основная роль в отыскании экстремума (приемлемой ситуации) отводится человеку, а задача вычислительной машины — эффективно обрабатывать исходную информацию и предоставлять результаты обработки в достаточно удобной для нас форме. Успешное решение проблемы достигается, по-видимому, введением в состав машины оперативного устройства отображения информации и устройства, дающего возможность человеку непосредственно управлять ходом решения задачи. [c.166]

Первая трудность возникает в связи с постановкой задач. Большинство заказчиков, планируя разработку ЭС, вследствие недостаточной компетентности в вопросах применения методов ИИ, склонны значительно преувеличивать ожидаемые возможности системы. Заказчик желает увидеть в ней самостоятельно мыслящего эксперта в исследуемой области, способного решать широкий круг задач. Отсюда и типичные первоначальные постановки задачи по созданию ЭС Разработать ЭС по обработке изображения Создать медицинские ЭС по лечению заболеваний опорно-двигательного аппарата у детей . Однако, как уже отмечалось, мощность эвристических методов решения задач при увеличении общности их постановки резко уменьшается. Поэтому наиболее целесообразно (особенно при попытке создания ЭС в области, для которой у разработчиков еще нет опыта создания подобных систем) ограничиться для начала не слишком сложной обозримой задачей в рассматриваемой области, для решения которой нет простого алгоритмического способа (то есть неочевидно, как написать программу для решения этой задачи, не используя методы обработки [c.7]

Ниже обсуждаются особенности применения рассмотренных в разделах 1.4 и 1.5 методов оценивания и некоторых эвристических методов для получения оценок параметров нелинейных моделей, приводится характеристика оценок и рекомендации по выбору параметров алгоритмов. [c.95]

Таким образом, в книге при использовании эвристических оценок и систематического применения асимптотических методов решения уравнений Навье-Стокса исследован широкий класс течений, которые не описываются классической теорией пограничного слоя. [c.20]

По уровню иерархии методы расчета установок, сооружений, конструкций и пр. можно расположить в таком порядке эвристические приемы, приближенные методы решения задач и строгие. При этом следует иметь в виду, что точность исходных данных часто бывает настолько низкой, что применение строгих методов не может быть оправданно. [c.21]

Сами методики обучения ЭВМ еще пока находятся на начальной стадии развития, но тем не менее можно выделить три направления, которые успешно развивались в последнее время. Они включают процедуры корректировки параметров, проведения рассуждений по аналогам [3, 4]. Изменение параметров и стимулов является обычной научной методикой обучения. Две важные области применения этого метода к задачам ИИ состоят в изменении классификационных параметров, используемых при сборе знаний (изменении классов, на которые разбивают все множество объектов), и в корректировке параметров эвристической функции с целью улучшения процедуры решения задач (последняя методика будет обсуждаться в разд. 10.2.3). Факт обнаружения нужной информации (знания) обычно влечет за собой решение проблемы, и, следовательно, основывается на проведении рассуждений. Процесс проведения рассуждений также лежит в основе обучения по аналогам, которое включает в себя получение недостающей информации о некотором объекте, если известно, что неполностью определенный объект подобен известному объекту. Представление знаний с помощью фреймов и сценариев (рассматриваемых в разд. 10.2.3) облегчает проведение рассуждений по аналогии, так как можно непосредственно пропустить имеющиеся признаки, например, через два фрейма или документа, являющихся, согласно ожиданиям, близкими друг другу. [c.276]

Теперь мы дадим подробную теорию асимптотических решений первого рода, которые могут служить решениями для задач о собственных значениях класса I (стр. 147). Выводы, к которым мы придем, подтверждают результаты, полученные описанными выше эвристическими методами, дальнейшие же сведения относительно этих решений можно получить в результате применения точных методов. [c.161]

Существует множество способов реализации методов поиска решений и построения процедур вывода в системах с искусственным интеллектом. Примерами таких методов могут служить методы перебора, эвристические методы, метод редукции, дедуктивные методы и т.д. Применение тех или иных методов зависит от размера пространства поиска, специфики проблемной области, уровня определенности и надежности знаний и данных, динамики проблемной области, способа представления знаний и т.д. [c.129]

Инженерный подход к конструированию опирается на накопленный опыт применения методов оптимизации в электромеханике, эвристические соображения и интуицию, а также глубокое изучение и понимание объектов проектирования. Обычно сначала конструируются несколько вариантов алгоритмов, которые по предварительным оценкам кажутся конкурентоспособными. Затем алгоритмы более детально исследуются при решении конкретных задач. После сравнительного анализа отбирается наилучший вариант (варианты). Из-за отсутствия гарантий оптимальности полученные таким путем алгоритмы непрерывно совершенствуются как на стадии разработки, так и в процессе эксплуатации. [c.145]

Рассмотрены статистические методы планирования эксперимента в применении к исследованию и оптимизации различных процессов термической обработки, химико-термической обработки, порошковой металлургии, напыления покрытий, прокатки, резки и получения новых материалов в металловедении и в смежных областях. Особое внимание уделено интерпретации и эвристическим возможностям полученных моделей с целью совершенствования рассматриваемых процессов. [c.319]

В работе [4] предложен графоаналитический метод оптимизации параметров четырехзвенника. Однако практическое применение метода затруднено необходимостью эвристического поиска решения с одновременным большим количеством аналитических вычислений и графических построений при использовании ряда номограмм. Указанный подход к решению задачи обусловлен отсутствием ключа к силовому синтезу — возможности определения углов положения стрелы, при которых достигается максимальное усилие гидроцилиндра [5, с. 135]. [c.61]

Следующее важное в практическом отношении применение метода обратных задач динамики связано с проблемой контроля и диагностики технического состояния ЯЭУ на этапах ее экспериментальной отработки и эксплуатации. Напомним, что основная задача технической диагностики — это распознавание состояния технической системы в условиях ограниченной информации [6], при этом алгоритмы распознавания основываются на диагностических моделях, устанавливающих связь между состояниями технической системы и их отображениями в пространстве диагностических параметров. Согласно излагаемому ниже подходу к этой проблеме диагностические параметры определяются в ходе идентификации переходных процессов, которую можно рассматривать как этап технической диагностики ЯЭУ. Приведем некоторые соображения физического и эвристического характера, обосновывающие такую возможность. [c.170]

С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, разработанные ранее методы представления знаний, логического вывода, эвристического поиска, распознавания предложений на естественном языке и др. Можно утверждать, что именно ЭС позволили получить очень большой коммерческий эффект от применения таких мощных методов. В этом их особая роль. [c.7]

Исследования, проведенные в последние десятилетия в теории потенциала, теории нелинейных колебаний, теории волновых процессов, теории систем с обратными связями, кибернетике, бионике и различных областях применения электронных счетных машин, неоспоримо выявляют более глубокое значение общих закономерностей механического движения для современного технического прогресса. Стоит указать, что вариационные принципы механики и методология отыскания универсальных динамических характеристик (мер) сложных процессов являются в наши дни исходными методологическими положениями в ряде важнейших разделов современной теоретической физики и их познавательное (эвристическое) значение уже переросло формальные границы простейшей формы движения. Мы с удовлетворением наблюдаем, как надлежащая оценка механических форм движения в физиологических процессах живого организма приводит к нетривиальным открытиям недоступным догматическим глашатаям невероятной сложности (а по существу — непознаваемости) специфики живого . Глубоко был прав гениальный М. В. Ломоносов, который советовал при изучении явлений природы широко использовать арсенал методов и средств, добытых всей наукой. Он писал, например, что химик обязан выспрашивать у осторожной и догадливой геометрии, советоваться с точною и замысловатою механикою, выведывать через проницательную оптику . [c.14]

Для полной строгости нужно учитывать как теплопроводность и излучение, так и нагрев за счет трения и изменение вязкости и плотности с изменением температуры. Строгое решение возникающих при этом краевых задач и доказательство того, что задачи корректно поставлены, по-видимому, почти безнадежная проблема. Столь же, если не более, трудным делом представляется строгое применение методов теории возмущения, обосновывающее пренебрежение отдельными переменными. Достижение успеха в этом случае будет зависеть от использования гипотез (А) —(Р) из 1 и других подобных эвристических предположений. [c.75]

Современный этап в разработке и использовании средств неразрушающего контроля и диагностики характеризуется интенсивной компьютеризацией. Применение современной вычислительной техники, прежде всего высокопроизводительных, относительно недорогих персональных компьютеров, сделало возможным появление качественно нового поколения приборов и систем НК и Д. Отличительной особенностью устройств данного поколения является наличие у них развитых систем компьютерной обработки информации, использующих эвристические и формальные методы. [c.24]

Метод эвристических приемов наиболее естественный и простой в применении, поскольку многие опытные конструкторы и изобретатели сознательно или бессознательно пользуются своим набором эвристических приемов, сформировавшимся в процессе их работы. [c.254]

Эвристические методы алгоритмизации синтеза. Эвристические методы решения задач автоматизированного синтеза предполагают внесение в соответствующий алгоритм опыта его разработчика, его недоказуемых действий в той или иной проектной ситуации. Применение эвристических методов в синтезе ирисио-соблений вызвано недостаточной изученностью процессов их проектирования и aaKOHOMepHo Teji, управ.чя-ющих ими. Эвристические методы нашли применение в задачах размещения конструктивных элементов, корректировки их положения, выбора числа элементов в конструкции и др. [c.90]

В этих условиях точные методы дискретной оптимизации оказываются неприменимыми. На практике используются декомпозиционные эвристические методы с применением субъективно выбираемых частных целевых функций i /x,). К сожалению, степень приближения к оптимальному результату при этом может оказаться крайне низкой по следующим причинам. [c.207]

Повышение эффективности поиска новых технических решений методом проб и ошибок обеспечивается применением эвристических приемов изобретательской деятельности, таких как, например, инверсия, аналогия, метод мозгового штурма и т.д. Эвристические методы рождаются в результате анализа уже выполненных проектных разработок. Некоторы1е из них являются сугубо индивидуальными, связанными с образом мышления конкретной личности. Передаваемые от учителей к ученикам, они зачастую не приносят последним тех результатов, которых добился учитель. Другие приемы и методы, несомненно, полезны всем, помогают преодолеть инерцию мышления, служат ориентирами в поиске технических решений. [c.251]

Многие эвристические методы, которые в свое время были раз-работ ШЫ для безмашинного применения и успешно использовались в таком режиме, оказались еще более эффективными после их частичного программирования и использования компьютеров (ЭВМ). При этом применение этих методбв без ЭВМ также остается целесообразным в случаях, когда еще не выполнена работа по формализации и программированию метода для других классов технических систем или когда у конструкторов еще нет необходимой вычислительной техники. Чаще всего применительно к отдельным классам технических систем и коллективам конструкторов здесь происходит следующий эволюй(ионный процесс безмашинное использование метода создание первой человекомашинной программы создание улучшенных модификаций программ, в которых снижается объем обрабатываемой человеком информации. Возможность реализации таких эвристических методов в двух режимах (без и с применением компьютера) значительно расширяет область, перспективу и эффективность их использования. [c.253]

Практическое применение метода. Метод эвристических приемов был использован при решении задач из различных областей техники. Наиболее показательным является описанный А.И. Половинкиным [1] случай разработки и применения специализированного метода эвристических приемов для поиска рациональных технических решений гидромелиоративных конструкций с применением мягких синтетических тканей, пленок и т.п. Метод использовался в СССР в 1980-х годах при систематической разработке нового класса конструкций различного назначения (водоподпорных, водопроводящих, регулирующих, сопрягающих, рыбопроводящих и др.) и для различных природных условий (топографических, гидрологических, геологических и т.д.). За короткое время было получено более 800 рекомендуемых технических решений, из которых около 40 много- [c.274]

Постановка проблемы. Совместными усилиями экономистов, социологов, психологов и математиков в процессах принятия социально-экономических решений описана связь между анализом ситуаций и проблем постановкой задач формулировкой моделей формальными и эвристическими методами принятия решений. Такие математические методы, как лицейное программирование, целые разделы теории игр, многие другие области исследования операций, и такие эвристические процедуры, как Дельфи , ПАТТЕРН и другие, первоначально были разработаны для решения конкретных экономических, военных и иных задач. Лишь затем определялись возможности применения данного метода к другим задачам, которые удавалось свести к соответствующей типовой задаче. Дальнейшее обобщение позволило выявить точки соприкосновения отдельных методов (например, соответствие линейного программирования игре двух лиц с нулевой сум1мой). Пока этот путь в теории решений остается основным и преобладающим. [c.266]

Оптимизация, как эвристическая, так и алгоритмическая, является составной частью инженерного проектирования. Эвристические методы наиболее часто используются при выборе структуры системы, в то время как алгоритмическая оптимизация позволяет определить значения параметров, удовлетворяющих исходным требованиям, либо минимизировать заданный показатель качества. Применение современных алгоритмов полуопределен-ной оптимизации (см. [5, 11, 12]) позволяет проектировщику многомерных систем управления учитывать сложные ограничения как на временные характеристики, так и на собственные значения замкнутой системы или на частотные характеристики вырожденных значений различных матриц системы [4, 15, 18]. Для получения оптимальных результатов эти новые алгоритмы должны быть реализованы на ЭВМ и использованы в интерактивном режиме. [c.129]

Класс общенаучных методов состоит из методов, применяемых при прогнозировании объектов всех наук. Сюда относятся методы, основанные на использовании различных логических средств и эвристических умозаключений, выступающих в качестве способов реализации процесса прогнозирования. Примерами таких методов являются индивидуальная экспертиза, метод Дельфи , прогнозный граф В. М. Глушкова, дедуктивные и индуктивные методы. Данная классификационная схема является до сих пор самой исчерпывающей, однако ее использование ограничено из-за трудности применения к существующему множеству объектов прогнозирования. [c.20]

Математическое выражение, называемое принципом наименьшего действия, у Эйлера естественно вытекало из его работ по отысканию кривых, обладающих экстремальными свойствами. Однако, если геометрическая задача блестяще решалась методом изопериметров , то в случае механического движения приходилось ограничиваться решением уже решенных задач (а posteriori), так как указать из общих соображений, какая именно величина в том или ином случае будет иметь максим ум и минимум, не удавалось. Это ограничивало сферу применения и эвристическое значение принципа наименьшего действия у Эйлера. Еще одно ограничение универсаль- [c.788]

Заметим, что способ направленного перебора, который обычно уступает методу дихотомии, Фибоначчи и аналогичным, в данной задаче может оказаться наиболее эффективным. В п. 8.3 было отмечено, что этот метод становится тем выгодней, чем меньше удаление начальной, как правило, эвристической точки от точки минимума. При вычислении последовательных S (п) с малым приращением А (п) = /ig почти всегда можно с уверенностью сказать, что k п + ho) мало отличается от k (п). Поэтому при поиске S п1 + К) эвристической точкой k tii + h) можно брать k К). Если k п К) = k (п) на поиск будет затрачено три шага (табл. 19 и 20). В худшем случае, если k (п + к) Ф k (я), потребуется 5 шагов. Применение направленного перебора при поиске S п) не обязательно обусловливает также способ поиска minS (я) (можно воспользоваться приемом, показанным в табл. 16). [c.183]

При изучении сложных нелинейных процессов, поддающихся исследованию ана дитическими методами с большим трудом, ЭВМ позволяют провести большие чис ленные эксперименты с целью проверки или выдвижения гипотез о качественной или количественной стороне нелинейного явления. Обнаруженная эвристическим путем на ЭВМ закономерность может служить источником новых аналитических разработок и исследований. Такое применение ЭВМ привлекало внимание многих ученых уже с самого начала появления ЭВМ. Так, одна из первых ЭВМ была использована Ферми и Уламом [32] с целью исследования распределения энергии по частотам в нелинейных волновых процессах. Ими было обнаружено аномальное, сохраняющееся длительное время, распределение энергии по первым основным частотам. Полное аналитическое исследование этого факта отсутствует и в настоящее время. С помощью ЭВМ был об-наружен и целый ряд других очень интересных и необычных эффектов в нелинейных процессах. Упомянем в этой связи образование странных аттракторов — сложных предельных многообразий нелинейных динамических систем, к которым приближа ются со временем траектории динамической системы [33], открытие так называемого Т-слоя в плазме, неожиданно образуюпдегося при разлете плазменного шнура. Такой Т-слой характеризуется аномально высокой температурой [34]. С помощью ЭВМ в последнее десятилетие было сделано удивительное открытие о количественной уни версальности поведения широкого класса нелинейных систем уравнений, зависящих от параметра, в процессе ветвления решений при изменении параметра, когда число решений может неограниченно расти с удвоением периода. Оказалось, что две посто янные а = 4.6692. .. и Л = 2.5029. .. характеризуют переход к хаотическому поведе нию решений очень широкого класса нелинейных систем уравнений [35]. Аккуратное аналитическое обоснование этого факта еще ждет своих исследователей. [c.24]

Итерационный метод решения (1-47) состоит в следующем. На основе эвристических соображений задаются видом функции распределения fo, определяют /i и /а и, подставляя полученные значения в правую часть (1.47), получают новую функцию распределения fi далее процесс повторяют до получения близких значений f на соседних шагах итерации. Для f(r) = — onst сходимость описанного итерационного процесса доказана. Подробно методика применения интегральной формы кинетического уравнения для анализа ВС изложена в 2.3. [c.25]

Основным традиционным методом, которым пользуется конструктор в процессе получения технических решений, является метод проб и ошибок. Повышение эффективности поиска новых конструктивных решений методом проб и ошибок обеспечивается применением ряда эвристических приемов, сформулированных для изобретательской деятельности, таких, как, например, инверсия, аналогия, метод мозгового штурма и т. д. (см. гл. 1). Очевидно, что прямая автоматизация с помощью ЭВМ метода проб и ошибок с набором эвристических приемов невозможна, так как эти процедуры трудноформализуемы. Эффективность использования метода проб и ошибок в основном определяется интуицией, а в конечном счете — опытом конструктора. [c.227]

Математическое выражение, называемое принципом наименьшего действия, у Эйлера естественно вытекало из его работ по отысканию кривых, обладающих экстремальными свойствами. Однако если геометрическая задача блестяще решалась методом изопериметров , то в случае механического движения приходилось ограничиваться решением уже решенных задач, так как указать из общих соображений, какая именно величина в том или ином случае будет иметь максимум и минимум, не удавалось. Это ограничивало сферу применения и эвристическое значение принципа наименьшего действия у Эйлера. Еще одно ограничение универсальности его характера явствовало из того, что у Эйлера он органически связан с законом живых сил и имеет место только там, где применим последний. [c.198]

Считая применение методов вариационного исчисления к задачам нелинейной механики эвристически весьма ценным, мы для ясности и доказательности предыдущих утверждений рассмотрим здесь кратко решение одной из актуальных задач динамики самолета. [c.36]

Для автоматизации контроля за состоянием печи весьма перспективным является использование для наблюдения за зоной спекания печи некоторых участков инфракрасной области спектра, в которы.х пламя факела, мешающее просмотру внутреннего пространства печи, имеет пониженную интенсивность излучения [92]. Для исследования возможности использования для контроля за состоянием зоны спекания печи интенсивности излучения ее в инфракрасной области спектра было проведено 554 независимых измерения распределения интенсивности излучения по сечению печи. В дальнейшем использовались оценки первого момента этого распределения у1, второго уг и третьего Уз- В работе (92] с помошью эвристического алгоритма было выяснено, что целесообразно обнаруживать события в пространстве величин у, (/ 1 и у 1, используя линейную аппроксимацию дискриминантных функций. Аппроксимация осуществлялась по критерию (2-108). Наряду с этим в работе 88] исследовалось применение метода аппроксимации этих -функций с большей точностью в окрестности [c.302]

В книге сделана попытка дать новое, более наглядное изложение предложенного Мором графического метода представления напряжений и бесконечно малых деформаций. С этой целью автором широко использовано понятие об октаэдрических составляющих напряжений и бесконечно малых деформаций, с помощью которых многие важные факты в теории пластичности нашли простое выражение. Автор надеется, что инженеры и физики будут шире пользоваться этим методом, весьма удобным для наглядного представления тензоров напряжения и деформации и для анализа критериев прочности и пластичности в твердых телах. Одна из глав посвящена векторному аппарату исследования геометрии напряжений и конечных однородных деформаций. Ее можно рассматривать как попытку познакомить читателя, имеющего математические склонности, с основами теории линейных вектор-функций в ее применении к теории деформаций непрерывной среды и с использованием диадного исчисления Гиббса. Удивительно, что простота, совершенство формы и ясность изложения, которые достигаются при пользовании этим методом, не встретили до сих пор широкого признания в литературе по прикладной механике. В гл. XIV автор следовал изложению книги Вилсона Векторный анализ . Хотя присущие диадному исчислению эвристические достоинства и не требуют рекомендаций для механиков, все же нужно добавить, что этот прием не заключает в себе каких-либо преимуществ перед другими методами в качестве средства для нахождения конкретных решений дифференциальных уравнений в частных производных. [c.6]

Следует также отметить, что рассмотренные методы либо сложны для практического применения, либо содержат малый процент оптимизации, т. е. в основу решения положено слишко.м много интуитивных догадок и опыта. Основываясь на этом, в данной книге описывается метод, который в равной мере использует формальный и эвристический подходы к проблеме и является более доступным для практического решения задачи построения оптимальной системы ремонта автомобилей и их агрегатов. [c.30]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...