Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Метод случайного поиска. Алгоритм с возвратом при неудачном шаге.




Основная особенность этого метода состоит в том, что в процессе вычисления приближений xk используются случайные вектора в качестве направления движения. Например,

где ak > 0 – длина шага, – реализация n -мерной случайной величины ξ с заданным распределением. Например, ξi – независимые случайные величины, равномерно распределенные на отрезке [-1,1]. Таким образом, любая реализация метода случайного поиска использует генератор случайных чисел, который по любому запросу выдает реализацию случайного вектора ξ с заданной функцией распределения.

Рассмотрим задачу Пусть известно k -ое приближение xk ϵ Q, k = 0,1,…. Далее приводится описание нескольких вариантов метода случайного поиска.

Алгоритм с возвратом при неудачном шаге

Идея этого алгоритма заключается в следующем. На каждом шаге берется некоторая реализация случайной величины ξ и вычисляется вектор vk=xk+aξ, где a=const > 0 – длина шага. Если vk ϵ Q и f(vk) < f(xk), то предлагаемый шаг считаем удачным. В этом случае xk+1=vk. Если vk ϵ Q, f(vk) ≥ f(xk), или vk ϵ Q, то шаг является неудачным, тогда полагаем xk+1=xk. Если на текущей итерации оказывается, что xk=xk+1=…=xk+N для достаточно большого N, то алгоритм останавливается и xk является искомым приближением.


 






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных