Gradiens optimalizációs módszerek
Home | Rólunk | visszacsatolás
Az algoritmus a módszer lényege, hogy megtalálják a tengely mentén, amely az objektív függvény csökken a legerősebben (keresésekor a minimum). Tekintsük meg a problémát a korlátozatlan optimalizálás
Annak megállapításához, a tengelyirányban határozzuk származékok a kiindulási pont a keresési területet. . az összes független változók. A axiális irányban megfelel a maximális abszolút értéke a származékot.
Hagyja - tengelyirányban, azaz a .
Ha a megjelölés a származék negatív, a függvény csökken a tengely irányában, ha a pozitív - az ellenkező irányba:
A lényeg kerül kiszámításra. Az irányt a csökkenő függvény egy lépést, és határozzuk meg abban az esetben, javítása vizsgálati lépések folytatódik, amíg nem lesz a minimális értéket a kiválasztott irányba. Ezen a ponton, az újonnan definiált származékok valamennyi változó, kivéve azokat, amelyek az ereszkedést. Ismét van axiális irányban a leginkább gyors bomlása. amelyben további lépések, stb készülnek
Ezt az eljárást addig ismételjük, amíg, amíg az optimális pontot elérte, a mozgás amelyek bármelyike szerinti további csökkentésével axiális irányban nem fordul elő. A gyakorlatban, a végén meg a keresési feltételeket a feltétel
amely, amikor transzformálják ezeket az aktuális állapota nulla származéka szélsőérték. Természetesen feltétel (3.7) csak akkor használható, ha az optimális hazugság belsejében régióváltások a független változók. Ha az optimális esik a határ menti térségben. típusú kritérium (3.7) nem megfelelő, és fel kell használni helyett pozitivitás minden származéka megengedett axiális irányban.
süllyedés algoritmus a kiválasztott axiális irányban felírható
ahol a változó a változó értékét minden lépésben a süllyedés;
- érték k + 1 lépéseket, amelyek befolyásolhatják a lépés száma:
- jele: a Z;
- vektor a ponttól, ahol az utolsó végrehajtott kiszámítására származékok;
A „+” az algoritmus (3.8) hozott a keresési Max én és a „-” jel - ha keres min I.Chem kevesebb lépésben h. minél nagyobb a számítások a módja, hogy az optimális. De túl nagy értéke h közel optimális, lehet, hogy egy hurok a keresési folyamat. Közel az optimális kielégítéséhez szükséges h feltétel A legegyszerűbb algoritmus megváltoztatja a fenti h a következő. lépés van beállítva elején az ereszkedést. egyenlő, például 10% -a a d tartományban; változtatások ezt a lépést úgy hajtjuk le a kiválasztott irányba, hogy a MEA-k amíg a feltétel az azt követő két számítások Ha ez az állapot bármelyik lépésben a tengely irányában leszármazási megfordul és süllyedés folytatódik az utolsó pont a felére csökkenjen a mérete a lépést. Ez az algoritmus egy hivatalos feljegyzés a következő: Ennek eredményeként ez a stratégia származású sha csökken a terület optimális ezen a területen, és keresi az irányt lehet állítani, ha kisebb lesz, mint az E. Ezután kerestek új axiális irányában a kezdeti lépés a további süllyedés, általában kevesebb megtett axiális iránya mentén az előző. Karakter mozgását az optimális ebben a módszerben ábrán látható 3.4. Ábra 3.5 - pályáját az optimális módszer relaxáció Javítása a keresési algoritmus a jelen eljárás alkalmazásával kell elérni az egy paraméter optimalizálási technikákat. Ebben a rendszerben a probléma megoldásának ajánlható: 1. lépés - axiális irányban,Kapcsolódó cikkek