<<
>>

Структура поискового алгоритма оптимизации

Задача проектирования обычно сводится к решению оптими­зационной задачи вида

где F— оптимизируемый функционал, X— проектируемые факторы, которые должны удовлетворять ограничениям Hв виде

Ограничения носят характер равенств и неравенств.

В процессе проектирования определяются структура Sобъек­та проектирования (например: в виде графа) и ее параметры W.

Поисковый алгоритм решения задачи оптимизации вообще или случайного поиска в частности представляет собой последо­вательную процедуру, имеющую рекуррентный характер [3.11].

Это означает, что процесс поиска состоит из повторяющих­ся этапов, каждый из которых представляет собой переход от одного решения к другому, лучшему. Это образует процедуру последовательного улучшения решения:

X[0] → X[1] → ... → X[N] → X[N + 1] → ... .

В этой последовательности каждое последующее решение, как правило, в определенном смысле лучше, предпочтительнее предыдущего, т. е.

X[N + 1] X[N], N = 0,1,2,... .

Здесь знак >- означает предпочтение. Каждое последующее решение получается из предыдущего с помощью некоторого ал­горитма поиска А, который указывает, какие операции необхо­димо сделать при X[N], чтобы получить более предпочтительное решение X[N + 1]:

X [N + 1] = A(X [N]).

В стандартном поисковом алгоритме оптимизации А на каж­дом этапе выполняются два главных шага. На первом шаге собирается информация о поведении функции качества в районе точки X[N].

На втором шаге принимается решение о выборе характера изменений (направления), т. е. как, насколько и каким образом необходимо изменить Sи W, чтобы перейти к более предпочти­тельному решению X[N + 1]. Иногда эти шаги неразделимы, но они обязательно присутствуют.

Процедура сбора информации часто сводится к заданию ряда случайных изменений δXiи определению значения показателя Fв новых точках X[N] + ΔXi. Решение, которое принимается на базе этой информации, заключается в том, чтобы сделать шаг в направлении уменьшения значения функции F (при ее минимизации).

3.3.

<< | >>
Источник: Курейчик В. В., Лебедев Б. К., Лебедев О. Б.. Поиско­вая адаптация: теория и практика. — M.: ФИЗМАТЛИТ,2006. — 272 с.. 2006

Еще по теме Структура поискового алгоритма оптимизации:

  1. ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТ
  2. 4.1. ПОСТАНОВКА И АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ
  3. Муймаров Кирилл Викторович. ОПТИМИЗАЦИЯ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТ С ВЫБОРОМ СТРУКТУР АРМИРОВАНИЯ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Брянск - 2019, 2019
  4. ОПТИМИЗАЦИЯ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ КОНСТРУКЦИЙ
  5. ОСОБЕННОСТИ ОПТИМИЗАЦИИ ПЛИТ С УЧЕТОМ ЗАПРОЕКТНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ
  6. 4.2. ПРИМЕРЫ ОПТИМИЗАЦИИ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТ
  7. ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ РАСЧЕТА ПЛИТ
  8. Алгоритм формирования тремерной рабочей сцены при использовании нескольких оптико-электронных датчиков
  9. ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО РАСЧЕТАМ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТ И МЕТОДАМ ОПТИМИЗАЦИИ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ КОНСТРУКЦИЙ
  10. 5. Структура и штаты органов исполнительной власти
  11. ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА РАСЧЕТА ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТ МЕТОДОМ КОНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В ФИЗИЧЕСКИ НЕЛИНЕЙНОЙ ПОСТАНОВКЕ
  12. 8. Структура договорных отношений по поставке.
  13. Алгоритм калибровки системы оптико-электронных датчиков в оптико-электронном устройстве
  14. МЕТОД, АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО УСТРОЙСТВА ТРЕХМЕРНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ С МНОЖЕСТВЕННЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
  15. 43. Структура договорных связей по договору строительного подряда.
  16. Связь между дефектами структуры и оптическими неоднородностями в кристаллах.
  17. 3.1 Применение коноскопии для численных оценок искажений оптической индикатрисы, связанных с дефектами структуры
  18. Фролов Михаил Михайлович. МЕТОД, АЛГОРИТМЫ И МОДУЛЬНОЕ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЕ УСТРОЙСТВО ТРЕХМЕРНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ С МНОЖЕСТВЕННЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ИЗОБРАЖЕНИЙ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2019, 2019
  19. Оборудование и методика для изучения структуры материалов Al- 3 масс. %Ni-1 масс. %Cu