Функция штрафа

Пример функции штрафа [c.206]

Пусть имеется дважды непрерывно дифференцируемая функция штрафа [c.239]

Перспективный подход к синтезу функционального оператор ФХС в классе нелинейных операторов основан на понятии функций штрафа за ошибку и формулируется как байесовский подход к решению задач идентификации. Использование в качестве характеристики отклонения оценки от истинного значения переменной условного математического ожидания штрафа за ошибку приводит к двум важнейшим видам оценок оценке по максимуму апостериорной вероятности (МАВ) и оценке по максимуму правдоподобия (МП), связь между которыми выражается формулой Байеса. В главе рассмотрен обш ий вид штрафной функции МАВ, минимизацией которой достигается решение задачи идентификации. [c.494]

Ф/( ) = - /+1-г//(0=С У = , А -1 Функция штрафа Р (у) запишется как [c.240]

К настоящему времени накоплен положительный опыт применения метода штрафных функций для решения ряда практических задач оптимизации. Вместе с тем в сложных задачах при большом числе нелинейных ограничений в виде неравенств, когда точка оптимума может лежать на границах нескольких из этих ограничений, применение способа штрафных функций дало недостаточно хорошие результаты. Дело в том, что неоднозначное изменение минимизируемой функции вследствие периодического появления или исчезновения отдельных функций штрафа приводит к систематическому, очень резкому изменению направлений антиградиента при этом истинное направление спуска теряется скорость спуска замедляется, а время решения на ЭВМ интенсивно растет. Иногда методом штрафов вообще не удается преодолеть зацикливания и получить решение задачи. [c.142]

Если принять диагональные значения функции штрафа при правильном распознавании равными нулю С .+=Соо=С =0, то получим выражение [c.130]

Покажем, что в случае линейных объектов задание функции штрафа в виде среднего квадрата ошибки приводит к оптимальному оператору Ф (в классе неслучайных операторов) в виде линейного интегрального оператора, ядром которого является весовая функция объекта. [c.304]

Все рассмотренные в предыдущем разделе методы идентификации нелинейных систем укладываются в рамки общего подхода к решению подобных задач, основанного на понятии функций штрафа. Под функциями штрафа для задач идентификации понимаются потери или штраф, связанные с недостижением абсолютно точного решения задачи идентификации. Пусть х — вектор точных значений параметров состояния объекта, а i (Y) — его оценка, основанная на некотором наблюдении Y. Введем в рассмотрение функцию С [х (Y)], где х= х—х (Y), которую назовем штрафом за ошибку или ценой ошибки. Типичным примером функции С [х (Y) ] может служить квадратичная функция штрафа [12] [c.466]

Отсюда для ускорения сходимости итерационной процедуры (VI,43) можно использовать методы, применяемые при решении систем нелинейных уравнений [12, с. 30—44]. Возможен также следующий общий подход к построению функции В из обычной функции штрафа. [c.239]

Можно показать, что для функции В (с. и), построенной таким образом, выполняются свойства, аналогичные изложенным выше свойствам функции В. имеющей вид (VI,35). Построим указанным способом функцию В из функции штрафа (VI,31). Для простоты рассмотрим схему, являющуюся последовательной цепочкой блоков. Уравнения связи (VI,12) в этом случае примут вид [c.240]

Если 3 пусто, структура а недопустима. Задача упрощается, если раскрыть область (IV. 8), (IV, 9), используя функции штрафов. В этом случае вместо ( Р, / ) рассматривают новую целевую функцию [c.170]

Рис. IX. 6. Образование оврагов при введении функции штрафа.

В качестве функции штрафа можно принять также выражение [c.230]

Рис. IX. 7. пример внешней функции штрафа. [c.230]

Рис. IX. 8. Пример внутренней функции штрафа.

Корректировка выбранного условия выполняется с помощью функции штрафа [c.173]

Вычислить функцию штрафа (щ) = с - ехр —с [ 1в, 1 -т ы — 1у(1) (lia)] , j = ехр (-с). [c.175]

Для функционирования алгоритма необходимо задать параметры модели. Основными параметрами являются приращения А,-у переменной коэффициенты определяющие степень нечеткости нечетких подмножеств В1 (1 = 1, 5) постоянная времени процесса смешения потоков полиэтилена с различным значением показателя текучести расплава параметр с в функции штрафа. Диапазоны изменения этих параметров приведены в табл. 4.7. [c.176]

Вычислительные операции четвертой и пятой стадий сводятся к решению многомерной смешанной задачи нелинейного программирования (5.2) — (5.6). Для ее решения при невыпуклой целевой функции предложен новый многоуровневый метод [160], основанный иа создании декомпозируемой модифицированной функции Лагранжа. Для сепарабельного разложения функции штрафа применяется специальное геометрическое равенство параллелограмма, а не разложение в ряд Тейлора. [c.143]

Фактор усиления оценки функции штрафа [c.179]

Рассмотрим исходную задачу исследования ХТС А (7.1). Вместо задачи А решается эквивалентная задача Ai (7.9), (7.10) на основе вспомогательных задач В ( ) (7.10), (7.11). Целевые функции F (t, х) вспомогательных задач по аналогии с функцией штрафов определяются на основе функций принадлежности нечетких мно- [c.319]

Расширения, основанные на введении исчезающих слагаемых. Целый ряд способов построения расширенных задач основан на добавлении к целевой функции исходной задачи слагаемого, зависящего от искомых переменных таким образом, что на множестве допустимых решений исходной задачи оно обращается в нуль. Ниже рассмотрены расширения Лагранжа и Кротова и расширение, основанное на добавлении функций штрафа. [c.70]

Квадратичная функция штрафа. [c.98]

Здесь Х(4), иЦ), 0[Х Т), ]—векторы размерностью т, з, г, I соответственно. Искомая управляющая функция иЦ) аппроксимируется кусочно-постоянной вектор-функцией с дискретностью N. Ограничения (У.77), (У.78) вводятся в минимизируемой функционал с помощью функции штрафа. [c.211]

Модель была использована для оптимизации ММР полупериодического и непрерывного (в одном реакторе) процесса полимеризации методом итераций Ньютона — Рафсона по критерию типа функции штрафа [c.240]

Модульная штрафная функция. Для того чтобы штрафная добавка меняла в функции достижимости расширенной задачи значение производной в точке с = 0, нужно выбирать функцию штрафа, которая бы после замены в ней /г на имела в точке с = 0 ненулевой наклон. Но, с другой стороны, эта функция при с=7 0 должна быть отрицательна. Этим требованиям отвечает модульный штраф (2.35). [c.37]

Часть этих задач связана с определением математических ожиданий функционалов на траекториях процесса следующего вида. Пусть т(<о) обозначает случайный момент выхода из некоторой области (например, внутренности пространства состояний 2) для траектории <о ц(Х() — функция штрафа на текущих состояниях процесса Х( Ыхх) — штраф , зависящий от точки выхода Хг(ш) на границу области. Тогда средняя плата за траекторию, включая момент выхода, представляет собой математическое ожидание функционала вида [c.319]

Вероятность С/Др) фиксации аллеля с начальной концентрацией р (в терминах функций штрафа ее можно интерпретировать как среднюю плату за траекторию, причем штраф в (О, 1) равен нулю, а прп выходе в точку 1 — единице) удовлетворяет обратному уравнению Колмогорова [c.398]

При статистическом подходе к задаче идентификации в качестве критерия близости оператора Ф к оператору еЖпринима-ется критерий близости выходных сигналов у (1) и у ( ). В частности, вводится функция С [у 1), у ( )], зависящая от выходных переменных модели и объекта (эту функцию иногда называют функцией цены за ошибку, функцией потерь или функцией штрафа). Цель введения штрафной функции — количественная характеристика потерь, связанных с недостижением абсолютно точной идентификации. Критерием близости модели к объекту служит [c.303]

При этом необходимо, чтобы неизвестные параметры (которые рассматриваются как случайные величины) обладали гауссовскими плотностями распределения с известными априори средними значениями и дисперсиями в начальный момент времени. Если. эти условия не выполняются, то решение ДТКЗ все же гарантирует получение оценок по методу наименьших квадратов с функцией штрафа (8.56). [c.472]

Здесь Ш и) —функция штрафа, которая равна нулю при выполнении и резко растет при нарушении ограничения (VIII. 70). [c.206]

Для минимизации, как и в предыдущем случае, использовали метод наискорейшего спуска. Ограничение на фазовую координату - максимальную температуру в реакторе (г(/) - учитывали введением функции штрафа, которую прибавляли к значению критерия (5.22). В качестве начальных значений 01 и 2 в программе оптимизации были взяты значения 01=02=0°" , найденные ранее и соответствующие различным начальным значениям Д вх- Сплошная линия внутри заштрихованной области на рис. 5.7 проведена через значения 01=02=0°" . Она соответствует кривой, проведенной через точки экстремумов на рис. 5.6. Заштрихованная область показывает, в каких пределах изменились новые оптимальные значения 0 " , в процессе оптимизации (5.22). Однако значения самой функции при этом очень близки и различаются лишь в 3-м или 4-м знаке. Таким образом, для однозонного реактора нецелесообразно применение достаточно сложной секционированной системы теплосъема. [c.90]

Простейший способ отражения в математических моделях использования экономических механизмов — введение в целевую функцию штрафов. Тогда задача оптимизации водоохранной деятельности формулируется по аналогии с [Somliody Paulsen, 1992] следующим образом [c.336]

Дадим точное определение функции штрафа функцию Р(а, х) называют штрафной функцией множества D, если Р а, х) неположительна для всех а>0 и x R равна нулю для x D и стремится к 1минус бесконечности при а->оо для любого х D. [c.35]

Функция штрафа (2.475в) вводится в уравнения (2.475а) для обеспечения отсутствия противотоков в отводящих ТГ моделируемой группы ГПА (1СЦ или КС). Модуль в подкоренном вьфажении уравнения (2.475а), при вычислении разности квадратов давлений, обусловлен только требованиями последующего численного анализа математической модели . [c.246]

Повышение эффективности решения координирующих и локальных задач достигается при удачном применении подходов координации и методов решения локальных задач. Кроме известных подходов координации Данцига—Вульфа [89—91], Корная—Липтака [92—94] и подобных им [95—100], соответственно, целесообразными являются также имитационный подход согласования иерархических решений, методы отыскания равновесной игровой стратегии [101 —106] или равновесного состояния ГАХТС, моделируемой в виде некоторой физической системы [107]. Мощным инструментом решения задач линейного и нелинейного программирования является сведение этих задач к некоторым эквивалентным проблемам безусловного поиска экстремумов с помощью вспомогательных функций (функций штрафов, Лагранжа и их комбинаций) [108—119]. Удачное применение методов поиска экстремумов сложных функций, их модификаций и комбинации с целью образования адаптивных — самонастраивающихся алгоритмов [c.89]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология