Многоэкстремальная задача

Cтраница 2

С помощью САПР эффективно решаются многоэкстремальные задачи с учетом термогазодинамических, прочностных, весовых и технологических требований. По целому ряду деталей с помощью САПР уже сейчас выпускаются рабочие чертежи. [16]

Соответственно выделяют одно - и многоэкстремальные задачи оптимизации. [17]

Моделями многоэкстремальных объектов могут служить некоторые простые многоэкстремальные задачи. Например, задача об оптимальной электросети, рассмотренная в предыдущем параграфе. [18]

Принципиальные и вычислительные трудности точного решения многоэкстремальных задач заставляют ориентироваться на применение приближенных методов решения, обеспечивающих получение не абсолютного, а локального оптимума, который был бы ближе к абсолютному оптимуму, чем все остальные проанализированные варианты. При этом степень приближения к абсолютному оптимуму, кроме особенностей решаемой задачи, зависит от допустимого времени решения на ЭВМ и характеристик ЭВМ. [19]

Таким образом, и в случае многоэкстремальной задачи рассмотренный метод локального спуска является основным элементом решения. [20]

Рассмотрим в этом параграфе несколько примеров многоэкстремальных задач, которые и привели к необходимости создания глобальных методов поисковой оптимизации. [21]

Таким образом, мы сталкиваемся с многоэкстремальной задачей, трудности практического разрешения которой общеизвестны. [22]

В работе В.А. Трубина и Г.Н. Юна [41] рассматривается многоэкстремальная задача выбора сети авиалиний при следующих допущениях: 1) на полном графе задается множество значений спросов на маршрутах между различными вершинами; 2) для каждой вершины известна максимальная пропускная способность расположенного в ней аэропорта; 3) каждое ребро характеризуется функцией затрат в зависимости от пассажиропотока, которая предполагается возрастающей, но вогнутой. Требуется синтезировать сеть авиалиний, отвечающую минимуму суммарных затрат. Решение ищется с помощью модификации метода ветвей и границ. [23]

Какой бы то ни было единой теории многоэкстремальных задач пока не существует; равным образом, в зачаточном состоянии находятся и вычислительные методы. Однако многоэкстремальные задачи, вообще говоря, могут быть сведены к частично целочисленным. Для задач экстремизации на невыпуклых областях это фактически уже было продемонстрировано в § 4 настоящей главы. [24]

Особенно часто такие методы применялись при решении многоэкстремальных задач оптимизации, задач классификации и прогнозирования. [25]

На рис. 6.3 приведен пример геометрической интерпретации многоэкстремальной задачи оптимального проектирования. [26]

Метод динамического программирования является эффективным методом решения многоэкстремальных задач высокой размерности. Идея метода заключается в замене многомерной задачи последовательностью задач более низкой размерности. [27]

Если в этой области имеется несколько экстремумов ( многоэкстремальная задача), то определение глобального экстремума ( например наибольшего из максимумов) представляет довольно сложную проблему, непреодолимую без существенного усложнения алгоритма вычислений. [28]

Амплитудно-частотная характеристика радиосигналов в диапазоне. [29]

Поэтому задача отыскания станции с наилучшим звучанием является многоэкстремальной задачей на отыскание глобального максимума, а радиоприемник, при помощи которого эта задача решается - многоэкстремальным объектом. [30]

Страницы: 1 2 3 4