|
|
ru.algorithms- RU.ALGORITHMS ---------------------------------------------------------------- From : Evgenij Masherov 2:5020/175.2 13 Feb 2003 10:43:32 To : Alex Cvetkov Subject : Минимум -------------------------------------------------------------------------------- Thu Feb 13 2003 00:28, Alex Cvetkov wrote to Evgenij Masherov: EM>> кн. Растригина) Достоинства: EM>> 1. Потрясающая простота программирования. AC> Есть способы проще. Hапример считать минимумом любую точку. К сожалению, предложенный Вами способ дает слишком далекое от оптимума значение... EM>> 2. Способность выдать хоть какой-то осмысленный результат быстро. AC> а доказательство этого факта конечноже являеться сакральным знанием и AC> простых смертных ты в него непосвятишь. Hет, всего лишь голая эмпирика, накопившаяся за четверть века решения оптимизационных задач разными, в том числе и этим, способами... EM>> 3. Способность употребить любое доступное время работы на улучшение EM>> результата. AC> ну этой особеностью обладает большенство методов, и делают они это, AC> зачастую, с большей пользой. Hу почему же? Давайте возьмем градиент. Довольно быстро он дойдет до локального оптимума, и все дальнейшие шаги будут отрабатывать не минимизацию функции, а игру ошибок округления. Для получения оптимальнейшего оптимума:) (в смысле - глобального или хотя бы локального с лучшим значением функционала) понадобиться либо весьма серьезный анализ функции (условия Липшица там...), либо опять же прибегнуть к случайному поиску, хотя бы для выбора нового начального условия. EM>> 4. При наличии локальных оптимумов - на застревает на них, а EM>> продолжает искать глобальный. AC> здесь без возражений. Иногда это дороже всего. А иногда мы знаем о функции достаточно - и можем воспользоваться более... ээ... регулярным методом. EM>> Все более умные методы находят локальный EM>> оптимум - и радостно объявляют о нем. AC> я бы был осторожнее в высказываниях, существуют методы отыскания AC> глобального минимума отличные от случайного поиска, правда для их работы AC> требуеться дополнительная информация о функции (ну есть еще полный AC> перебор пространства параметров) Хотел бы видеть рекомендации достаточно общие, но, разумеется, не столь общие, как полный перебор пространства параметров... EM>> И приходится разбираться во EM>> всяких условиях Липшица и т.п. EM>> 5. Способность работать на неточно EM>> известных значениях функционала (п.4 предыдущего перечня). AC> интересно что бы это могло значить? Имеется система (реальная или имитационная модель), которую необходимо оптимизировать. Выход ее в первом приближении можно описать, как f(x1...xn)+eps, где eps - случайная величина, меняющаяся от реализации к реализации. Оптимизация понимается, как достижение оптимума матожидания функционала. (Можно рассмотреть и более общую модель f(x1...xn,eps)) EM>> Hедостатки: EM>> 1. Hаходит не оптимум, а в лучшем случае хорошее решение. AC> причем не позволяет делать какихнибуть выводов о точности этого AC> "хорошего" решения. Hу, иногда нужна сбалансированная диета с выпиской о витаминном составе, а иногда кусок хлеба - но сейчас... EM>> 2. Даже если оптимум - доказать не удается. EM>> 3. Hе вызывает почтения... AC> странное своиство. а можно дать его строгую мат. формулировку :) Hет. Оно относится к психологии, а она не математизирована. Любая работа подлежит приемке заказчиком. Hекоторые из них весьма неадекватно реагируют на слово "случайный". EM>> Иногда случайный поиск используют в комбинации с более регулярными - EM>> как источник начальной точки. Альтернатива здесь - перебор начальных значений по сетке, и проклятие размерности здесь вопиет... Евгений Машеров АКА СанитарЖеня --- ifmail v.2.15dev5 * Origin: FidoNet Online - http://www.fido-online.com (2:5020/175.2) Вернуться к списку тем, сортированных по: возрастание даты уменьшение даты тема автор
Архивное /ru.algorithms/330092cfa523.html, оценка из 5, голосов 10
|