Cтраница 1
Алгоритм метода вектора спада для решения задачи (4.22) можно представить в виде последовательности таких шагов. [1]
Алгоритм метода вектора спада назван МВС; МСО, МДО - первый и второй декомпозиционные алгоритмы соответственно. [2]
Алгоритмы метода вектора спада для решения задач 1 и 2 не претерпевают существенных изменений по отношению к подобным алгоритмам для случая произвольного р, которые были описаны в настоящей главе. [3]
Применим алгоритм метода вектора спада такого типа к определению безусловного экстремума функции / ( х) и оценим время, необходимое для решения этой задачи. [4]
Эффективность алгоритма метода вектора спада подтверждена также при решении другого типа задач размещения - квадратичной задачи о назначениях, в частности, тест-задачи Штейнберга, широко известной в литературе. В табл. 21 приведены данные по решению этой задачи 12 алгоритмами, причем данные по первым десяти алгоритмам заимствованы нами из книги [134], а применение метода сужающихся окрестностей описано в работе [153]; в последней строке таблицы приведены данные о применении метода вектора спада. [5]
Один из алгоритмов метода вектора спада для решения приведенной выше задачи может быть представлен следующим образом. [6]
Влияние свойств пространства X на алгоритмы метода вектора спада будет выяснено в последующих параграфах. [7]
Рассмотрим, какие свойства комбинаторного пространства необходимо учитывать при построении алгоритмов метода вектора спада для решения конкретных задач. [8]
Данные по решению практических задач позволяют сделать вывод о целесообразности использования алгоритма метода вектора спада при решении реальных задач. Следует также отметить, что с ростом размерности задач появляется необходимость в использовании более быстрых алгоритмов ( особенно на начальной стадии решения задач), которые, однако, дают достаточно хорошее приближение к локальному решению задачи - одним из таких алгоритмов и является алгоритм МСО. [9]
Процедура локальной оптимизации в окрестности приоритетной точки совпадает с аналогичной процедурой, применяемой в алгоритмах метода вектора спада. Поэтому при выборе т - 1 рассматриваемый подход совпадает с обычным методом вектора спада. [10]
Решению задач средней и боль-азмерности, при сс73Дашш соответствующей части МО паке-тй КТОР-1 был испо ьзован алгоритм метода вектора спада. Дхсперимента явля1 ся частным случаем задач размещения я вооРще говоря, могут быть решены так же, как и они. Исполь - Онкретный вид целе. [11]
Как следует из данной таблицы, наименьшие значения целевой функции получаются при нахождении варианта решения с помощью алгоритма метода вектора спада и фронтальных алгоритмов, в которых также используется алгоритм метода вектора спада при построении схемы локальной оптимизации. [12]
В работе [164] она заменяется эквивалентной ей задачей и для решения последней предлагаются алгоритм метода ветвей и границ и алгоритм метода вектора спада ( см. также гл. [13]
Как следует из данной таблицы, наименьшие значения целевой функции получаются при нахождении варианта решения с помощью алгоритма метода вектора спада и фронтальных алгоритмов, в которых также используется алгоритм метода вектора спада при построении схемы локальной оптимизации. [14]
Ряд алгоритмов локальной оптимизации позволяют варьированием определенного параметра получать более точное решение. Таким параметром для алгоритмов метода вектора спада служит радиус окрестности. [15]