Cтраница 1
Задача поиска оптимального решения осложняется вследствие противоречивости требований этих факторов. Так, для горячего нефтепродуктопровода увеличение диаметра труб, с одной стороны, позволяет снизить затраты на перекачку и сократить число насосных станций, но с другой, ведет к росту капиталовложений в линейную часть и повышенным затратам на подогрев продукта. Или, например, для сокращения теплопотерь и затрат на подогрев продукта требуется увеличить глубину заложения трубопровода в грунт, но это противоречит требованиям по снижению стоимости строительства. [1]
В задачах поиска оптимальных решений каждое решение из множества возможных можно представить набором информации, который может быть изменен путем введения в него элементов другого решения. При построении генетических алгоритмов важен выбор принципа генетической рекомбинации. [2]
Противоречивость требований, предъявляемых к конструкциям машин, выдвигает задачу поиска оптимального решения, при котором соотношение отдельных требований обеспечивает наибольшую эффективность оборудования. Следовательно, проектирование машин является задачей оптимизационного типа и соответствующий процесс ее решения называется оптимизационным проектированием машины. [3]
Таким образом, задача обучения нейронной сети сводится к задаче поиска оптимального решения. Заметим, что даже для простейших нейронных сетей эта задача является многомерной и крайне сложной. С другой стороны, цель найти сеть, удовлетворяющую условию 5шах 0, для реальных задач недостижима и обычно не ставится. Поэтому поиск оптимального решения превращается в поиск лучшего решения ( как можно меньшее значение 5), где с успехом можно применять генетические алгоритмы. [4]
В общем случае оптимизации системы активного контроля, когда имеется несколько равноценных по важности критериев ( или показателей) качества, задача поиска оптимальных решений ставится следующим образом. [5]
Так как величина W зависит от неизвестных факторов g, то даже при заданных а и х она уже не может быть вычислена, остается неопределенной. Задача поиска оптимального решения тоже теряет определенность. Ведь не можем же мы максимизировать неизвестную величину W И все-таки нас не покидает желание сделать эту неизвестную величину по возможности максимальной. Ведь добиваются же успеха люди в условиях, когда не вся обстановка ясна. [6]
Так как величина W зависит от неизвестных факторов, то даже при заданных ее и х она уже не может быть вычислена, остается неопределенной. Задача поиска оптимального решения тоже теряет определенность. Ведь не можем же мы максимизировать неизвестную величину WI И все-таки нас не покидает желание сделать эту неизвестную величину по возможности максимальной. Ведь добиваются же успеха люди в условиях, когда не вся обстановка ясна. [7]
Математический аппарат решения задач этого класса называют исследованием операций, математическим программированием, методами оптимизации. В данной главе изложены начальные сведения из теории оптимизации и методы решения некоторых задач поиска оптимальных решений. [8]