ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
46
где
1, 0,
sign( )
1, 0.
x
x
x
Рис. 25. К алгоритму парной пробы
Особенностью данного алгоритма является его повышенная тенденция к
«блужданию». Даже найдя экстремум, алгоритм уводит систему в сторону.
6.3.2. Алгоритм наилучшей пробы
На
k
-м шаге мы имеем точку
k
x
. Генерируется
m
случайных единичных
векторов
1
, ...,
m
. Делаются пробные шаги в направлениях
1
, ...,
m
gg
и в
точках
1
, ...,
kk
m
x g x g
вычисляются значения функции (рис. 26). Выби-
рается тот шаг, который приводит к наибольшему уменьшению функции:
*
1,
argmin
k
i
im
f x g
. В данном направлении делается шаг
k
x
. Па-
раметр
может определяться как результат минимизации по определенному
направлению или выбирается по определенному закону.
С увеличением числа проб выбранное направление приближается к
направлению антиградиента
fx
.
Если функция
fx
близка к линейной, то есть возможность ускорить по-
иск, выбирая вместе с наилучшей и наихудшую пробу. Тогда рабочий шаг мож-
но делать или в направлении наилучшей пробы, или в направлении, противопо-
ложном наихудшей пробе.
Рис. 26. К алгоритму наилучшей пробы
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- …
- следующая ›
- последняя »
