Поиск случайный

Чтобы решить задачу отыскания области оптимальных условий ведения процесса, используют метод градиента, но при этом в отличие от классического приема отыскания кратчайшего направления градиента путем сравнения пробных шагов по каждому из варьируемых факторов, направление градиента определяют с помощью методов дробного или полного факторного эксперимента. Такое сочетание позволяет в условиях случайных возмущений проводить поиск оптимально. Из векторного анализа известно, что градиентом функции отклика г/ = / х , [c.158]

Основная идея методов случайного поиска заключается в том, чтобы перебором случайных совокупностей значений независимых переменных найти оптимум целевой фуикции или паправление движеиия к нему. [c.521]

Методом случайного поиска были подобраны кинетические коэффициенты математического описания (см. стр. 140). Оказалось, [c.141]

Естествен вопрос, что же сдерживало выявление структурных черт, общих для всего класса белков. Объясняется ли длительность поиска случайным стечением обстоятельств и трудностями технического порядка или же имелись субъективные причины и продолжительность и тернистость пройденного пути были неизбежны Ведь если сравнить формулы отмеченных природных соединений, то вряд ли белки покажутся значительно сложнее нуклеиновых кислот или сахаров. Скорее наоборот, тип их химического строения скорее может удивить своей простотой. Проблема белка, как и другие проблемы естествознания принципиального характера, имеет свою судьбу. Помимо субъективного фактора, решение здесь зависит от уровня теоретического и экономического развития фундаментальных наук и объема накопленных знаний, актуальных именно для данной проблемы. Проследим с этой точки зрения историю химических исследований белковых молекул. [c.60]

Низводится ли на нет роль случайности сейчас, в эпоху столь больших достижений науки и техники В современной органической химии, в области исследования живого, в познании самых таинственных глубин материи на микро-, макро- и космическом уровнях, везде, где ведется ныне интенсивный научный поиск, случайность как форма [c.265]

Методы случайного поиска. [c.490]

Автоматический поиск оптимума [107—112] осуществляется с помощью автоматического оптимизатора непосредственно на реальном объекте при использовании вычислительной техники. Для расчетов применяют различную стратегию поиска случайную, симплексную, градиентную и т. д. [c.176]

Особенности этих типов связывания указывают на то, что РНК-полимераза может находить промоторы методом проб и ошибок, как это показано на рис. 10.2. Любой не работающий в данный момент в клетке минимальный фермент скорее всего существует в форме закрытых слабых комплексов, поскольку образование таких комплексов происходит быстро, а распад-медленно. (К сожалению, точно не известно, какая часть молекул свободных РНК-полимераз клетки существует в форме минимального фермента и какая представлена голоферментом.) Голо( рмент очень быстро ассоциирует со слабыми участками связывания и также быстро отделяется от них. Таким образом, продвигаясь вдоль молекулы ДНК, голофермент образует и разрушает ряд закрытых комплексов до тех пор, пока в процессе поиска (случайно) не натолкнется на промотор. Тогда в результате узнавания специфической последовательности он может прочно связаться с ДНК в нужном участке и образовать открытый комплекс. [c.134]

И согласятся с автором, что очистка белка — это не просто каторжный труд и не поиски случайной удачи, а вполне респектабельное и приносящее удовлетворение занятие. [c.337]

Эти результаты позволяют построить алгоритм решения задач нелинейного программирования высокой размерности, который представляет собой сочетание метода случайных направлений с градиентным методом. При этом на значительном расстоянии от оптимума поиск производится методом случайных направлений, а при приложении к оптимуму осуществляется переход к градиентному методу. [c.546]

Однако эта цель и не преследуется при случайном поиске. Задаваясь разумно умеренным количеством точек (п (20 100)р), каждую из них рассматривают как нулевое приближение и из каждой совершают простой и неэффективный, но быстрый спуск в ближайший овраг или котловину, причем самого минимума достигнуть не стремятся. Затем сравнивают значения функций на всех спусках между собой и после выделения наиболее подозрительных проводят дополнительные спуски до значений минимума уже с высокой точностью координат и по точным решениям идентифицируют глобальный минимум. [c.222]

Этот метод должен быть эффективным, однако автору неизвестно работ, в которых проводилось бы достаточно надежное сравнение случайного поиска с градиентными методами. В целом методы прямого поиска в задачах химической кинетики не нашли столь широкого применения как градиентные методы. [c.222]

Полагалось iV = 4, и длительность подачи каждого равна 30 с при линейной скорости газа-носителя 80 мл/мин и при Т = == 100° С. В качестве индикатора был выбран пропилен, а испытываемого катализатора — СКН-35. Полагали дополнительно, что каждый у( ) 7,5 мл и Ф (М v), Т) = det М (f) 4 Минимизацию Ф проводили методом случайного поиска по наилучшей пробе. Оптимизация входного индикаторного сигнала позволила на два порядка увеличить детерминант информационной матрицы для трех оцениваемых констант Кц, к , Одф. При этом существенно уменьшились и их дисперсии, что свидетельствует об эффективности излагаемой процедуры планирования адсорбционных экспериментов [75, 76]. [c.165]

Все группы задач оптимизации предполагают наличие количественного оптимизируемого показателя у. При этом зависимости (VI. ) — (VI.2) могут быть заданы в неявном или явном виде. Если в этих зависимостях отсутствуют случайные величины, то задачи поиска называют детерминированными (определенными), в противном случае — стохастическими. [c.176]

Рассмотренные выше методы применимы для поиска экстремума в детерминированных задачах, когда определенному набору х , а отвечает одно определенное значение у. Однако из-за неточностей модели, ошибок определения ее коэффициентов или исходных экспериментальных данных при ее построении расчет или эксперимент дадут лишь оценку величины у при заданном наборе х ,. .., х - Это ставит задачу поиска экстремума случайной величины у- [c.195]

Данные опытов обрабатывались по иодели (18) - (20). Поиск констант проводился по специальной программе, в которой использовались попереиенно три алгоритиа поиска случайный поиск, градиентный спуск и метод овражных шагов путем минимизации функционала [c.206]

В литературе описано большое число методов поиска глобального минимума функций многих переменных. Подавляющая часть этих методов относится к поискам случайного тина. Отметим один из них [135], так называемы гиперко-нический поиск, который, по мнению его создателей, в наибольшей степени приспособлен к решению задач, где многоэкстремальность сочетается с наличием оврагов высокой размерности. Алгоритм гиперконического поиска объединяет чисто случайный поиск при равномерном распределении проб во всей допустимой области значений подбираемых параметров (глобальный поиск) с направленным локальным поиском. Вначале используется глобальный поиск, сменяемый локальным всякий раз, когда достигается удачная точка 0 +, в которой значение функции отклонений меньше, чем в предыдущей точке 04 С другой стороны, локальный поиск сменяется глобальным, когда число неудачных проб превышает некоторое предельное значение. [c.185]

Один из элементов едва не открыл сам Бойль. В 1680 г. он выделил фосфор из мочи. Однако лет за десять до него то же самое сделал немецкий химик Хенниг Бранд ( — после 1710 г.), которого иногда называют последним алхимиком . Он открыл фосфор совершенно случайно во время поисков философского камня, который собирался найти в моче. Правда, ряд литературных источников свидетельствует, что способ получения фосфора, вероятно, знали еще арабские алхимики XII в. [c.35]

Хорошая техника решения задач. На пути к цели обычно необходимо решить десятки, иногда сотни изобретательских задач. Нужно уметь их решать. Биографы Огюста Пиккара пишут Изобретение батискафа коренным образом отличается от множества прочих изобретений, зачастую случайных и, во всяком случае, интуитивных. К своему открытию Пиккар пришел только благодаря систематическим продуманным поискам решения .Разумеется, во времена Пиккара не было ТРИЗ, но создатель стратостата и батискафа умел видеть технические противоречия и владел неплохим — даже по современным меркам — набором приемов. Не случайно многие задачи, решенные в свое время Пиккаром, прочно вошли в задачники ТРИЗ — в качестве учебных упражнений. [c.181]

Итак, мы исследовали довольно обширный класс методов минимизации, называемых обычно градиентными. Рассмотрим еще одну группу методов, называемую нря-мыми так как эти методы не требуют вычисления производных. К таким методам относятся покоординатный спуск [81i метод конфигураций [И], метод Розенброка [121j 122 Jj симплекс-метод [11 28j 92 115] и методы случайного поиска [66]. [c.221]

При использовании слепого поиска в допустимой области измерения независимых переменных, определенно)" неравенствами (IX,125), случайным образом выбирается точка, б которой вычисляется значение целевой функции. Далее аналогично выбирается другая точка, где также рассчитывается значение функции цели и сравнивается с полученным ранее. Если новое значение функции цели оказывается меньше (больиш) предыдущего, то это значение запоминается вместе с координатами точки, для которой оно было вычислено. Затем продолжается выборка случайных точек и сравнение значений целевой функции в этих точках с уже найденным. Каждый раз, когда получается меньнюе значеине целевой функции, оно запоминается вместе с соответствующими значениями координат, после чего продолжается поиск лучшего приближения к оптимуму. [c.522]

Теоретически при применении такой стратегии и достаточно большом числе испытаний можно достигнуть сколь угодно высокой степени точности и определении положения оптимума. Однако на практике использоЕзание слепого поиска существенно ограничивается размерностью решаемой задачи и сложностью вычисления значений целевой функции. Так, иапример, если требуется найти положение оптимума с точностью А, определяемой как допустимое отклонение координат от истинной точки оптимума, то при выборке случайных точек необходимо хотя бы один раз попасть в А-окрестность точки оптимума. [c.522]

Эта модификация метода случайных направлений может исполь-зсжаться, еслн кривизна оитимизируемой функции отиосительно ис высока и в пределах одного шага поиска измеиеиие целевой функции можно аппроксимировать линейной формой. [c.524]

Ниже приведено несколько алгоритмов нолучения последова-гельностн случайн111Х чисел, которые можно применять для решения оптимальных задач методами случайного поиска на цифровых вычислительных машинах [c.526]

Метод ,1 случайного поиска при решении задач нелинейного программирования обладают определенными достоннствамн, когда ограничения заданы в виде неравенств (IX,26). В случае их применения нет пеобходимости предусматривать специальную стратегию поиска при наличии ограничений. Достаточно считать, что если очередной случайный шаг приводит к нарушению ограничений, то этот шаг следует отнести к категории неудачных и далее руководствоваться обычной стратегией случайного поиска. [c.545]

Представляет интерес сравиеине градиентных методов с методами случайного поиска, поскольку последние относительно просто.реализуются па вычислительных маигииах. Такое сопоставление проведено для случая, когда в процессе отыскания оптимума целевой фупкц [и, заданной в виде квадратичной формы, используются ме- [c.545]

Иа рпс. 1Х-36 показаны границы применимости указанных методов в зависимости от размерности задачи и удаления от оптимума, измеряемое в даипом случае в единицах шага спуска. Область, расположенная над кривой, является областью более высокой эффективности метода случайного поиска и, наоборот, область под кривой — областью более высокой эффективности градиентного метода. [c.546]

Проводилось также сравнение метода случайных направлений с обратпььм шагом и симплексного метода Показано, что симплексный метод эффективнее, чем случайный поиск, причем эта эффективность возрастает с увеличением размерности решаемой задачи. [c.546]

Р а с т р и г и н Л. А., Случайный поиск в задачах оптимизации многопараметрических систем. Изд. Зипатне , Рига. 1965. [c.547]

Из методов этого класса наилучшим образом себя зарекомендовали некоторые модификации случайного поиска и метод Розенброка, хотя последний значительно уступает градиентным методам, например методу Ньютона или Дэвидона — Флетчера — Пауэлла [82, 95]. Самый большой недостаток прямых методов — их исключительная чувствительность к заданию начальных условий. Удачное задание начального приближения — это и есть такое задание, которое ведет к спуску именно в инфинум (3.157), а не к одному из локальных минимумов (3.156). В принципе это обстоятельство является отрицательным, затрудняя практическое решение, однако в методе случайного поиска именно оно используется для суждения о характере минимума. [c.221]

Максимальные значения критериев дискриминацпи обычно находят методами нелинейного программирования градиентными, симплексными, а также методами случайного поиска. При этом рациональный поиск может быть выполнен только с применением вычислительных машин, обладающих высоким быстродействием и большой памятью. [c.28]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология