|
|
ru.algorithms- RU.ALGORITHMS ---------------------------------------------------------------- From : Evgenij Masherov 2:5020/175.2 14 Feb 2003 11:53:04 To : Alexander Shevchenko Subject : Минимум -------------------------------------------------------------------------------- Thu Feb 13 2003 17:18, Alexander Shevchenko wrote to Evgenij Masherov: EM>> 3. Hу хотя бы численно можно? AS> Это как? Сделать таблицу значений и посмотреть прирост? EM>> 4. (с этого начинать надо!) - а значения функции точно известны? Или EM>> что-то вроде "данные имитационного эксперимента" или "снимаемые с EM>> установки показатели"? AS> Ага, снимаемые откуда-то, преобразованные и на вход подается шесть AS> значений :) EM>>>> Если квадратичные - решается аналитически. (Если линейные - EM>>>> нужны дополнительные ограничения). Если достаточно гладкие - EM>>>> градиентный поиск, наискорейший спуск и т.п. AS>>> Там есть куча локальных минимумов, которых, желательно, не AS>>> принимать за глобальный. EM>>>> Для некоторых классов функций (позиномов, например) есть EM>>>> специальные методы. AS>>> А кто такие позиномы? И какие методы? EM>> Позиномы - функции вида SUM A1*x^a1*y^b1*z^c1+A2*x^a2*y^b2^z^c2+... EM>> Метод называется геометрическое программирование. Может работать с EM>> ограничениями-неравенствами. AS> Спасибо. Покапаю в библиотеке... EM>>>> Hу и Универсальный Метод Минимизации (и, за те же деньги, EM>>>> Максимизации) Всего - Случайный Поиск. AS>>> А это как? EM>> Hу, смайлик здесь не лишний будет... EM>> Простейшая реализация - случайно выбираем значения аргументов, EM>> вычисляем функцию, если лучше, чем предыдущая попытка - запоминаем эти EM>> значения. Повторяем, пока не надоест. Более сложные варианты EM>> употребляют разного рода адаптацию. (Подробности в EM>> кн. Растригина) AS> Это автор? А как зовется книга? "Адаптация случайного поиска". Есть и другие того же автора. EM>> Достоинства: 1. Потрясающая простота программирования. EM>> 2. Способность выдать хоть какой-то осмысленный результат быстро. EM>> 3. Способность употребить любое доступное время работы на улучшение EM>> результата. EM>> 4. При наличии локальных оптимумов - на застревает на них, а EM>> продолжает искать глобальный. Все более умные методы находят локальный EM>> оптимум - и радостно объявляют о нем. И приходится разбираться во EM>> всяких условиях Липшица и т.п. 5. Способность работать на неточно EM>> известных значениях функционала (п.4 предыдущего перечня). Hедостатки: EM>> 1. Hаходит не оптимум, а в лучшем случае хорошее решение. AS> Так как ответ мне "известен", то это не проблемма... EM>> 2. Даже если оптимум - доказать не удается. AS> У меня другой случай. EM>> 3. Hе вызывает почтения... AS> А мне неважно, главно что бы работало. EM>> Иногда случайный поиск используют в комбинации с более регулярными - EM>> как источник начальной точки. AS> А точки беруться совсем случайным образом, или они как то карелируют с AS> предыдущими и с их значениями? По разному. И "случайным набросом", и от наилучшего решения случайный сдвиг... 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/330093281814.html, оценка из 5, голосов 10
|