Метод прямого поиска с возвратом

Метод прямого поиска с возвратом [c.536]

По сравнению с рассмотренным выше методом прямого поиска с возвратом, для реализации которого требуется вычисление градиента только для целевой функции ири выполнении одного шага спуска, метод проектирования вектора-градиента зачастую оказывается все же более быстрым, поскольку в данном случае движение к оптимуму происходит вблизи от гиперповерхности ограничений и необходимость возврата на нее возникает значительно реже. [c.539]

Прн использовании метода прямого поиска с возвратом, когда оптимум находится внутри допусти.мой области X и начальная точка спуска выбрана удачно (рис. 1Х-31, точка нарушений [c.541]

Наличие ограничений на оптимизируемые параметры приводит к некоторому усложнению использования перечисленных выше методов. Наличие ограничений не сказывается на использовании для поиска оптимума методов слепого и случайного поиска, уменьшается только допустимая область параметров. Если оптимум функции находится внутри допустимой области изменения независимых переменных то задачу иногда можно решить перечисленными выше методами поиска. Если же оптимум расположен на границе области у, то для его отыскания приходится применять специальные методы [24] метод прямого поиска с возвратом, метод проектирования вектора градиента, метод обобщенного критерия. [c.363]

По сравнению с рассмотренным выше методом прямого поиска с возвратом, для реализации которого требуется вычисление градиента только для целевой функции при выполнении одного шага спуска, метод проектирования вектора-градиента зачастую оказывается все же более быстрым, поскольку в данном случае движение к [c.537]

При использовании метода прямого поиска с возвратом, когда оптимум находится внутри допустимой области X и начальная точка спуска выбрана удачно (рис. IX-31, точка 0)), нарушений ограничений в процессе спуска может не быть вообще. Если же [c.540]

Для расчета оптимальных параметров использована совокупность поисковых математических методов нелинейного программирования [6]. Так как на регулируемые параметры наложены ограничения типа неравенств, то расчет оптимума произведен методом прямого поиска с возвратом. Внутренней процедурой поиска без ограничений выбран градиентный метод наискорейшего спуска. Для нахождения глобального экстремума проведены два дополнительных контрольных спуска. Алгоритм программы поиска приведен на рис. 2. По данному алгоритму составлена программа на алгоритмическом языке Алгол , реализованная на ЭВМ. М-220. Результаты поиска оптимального технологического режима даны в таблице. [c.141]

В качестве метода поиска целесообразно использовать достаточно простой в вычислительном отнощении и эффективный (если поиск больщую часть времени идет вдали от гиперповерхности ограничений) метод прямого поиска с возвратом [293]. При этом внутри допустимой области поиск ведут методом наи-скорейщего спуска, согласно алгоритму [c.150]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология