ВУЗ:
Составители:
26
5. Если после k-го рабочего шага пробные опыты в очередной
базовой точке и в конце пробного вектора
k
ξ
r
дадут равные значения
отклика, то направление рабочего шага выбирают случайно – вдоль
или против направления вектора
k
ξ
r
. Если на k-м шаге отклики в но-
вой базовой точке и в пробной точке конца вектора ξ
r
меньше, чем
отклик в старой базовой точке на (k – 1)-м шаге, то возвращаются в
(k – 1)-ю начальную точку и выбирают другое случайное направление
вектора
1−
ξ
k
r
.
6. Критерием выхода к экстремуму является тот факт, что во все
стороны от очередной базовой точки, т. е. в любой точке окружности
или сферы с центром в этой базовой точке, отклик оказывается мень-
шим, чем в достигнутой базовой точке. В этом случае случайные
пробные точки следует дополнить регулярно выбранными, чтобы ок-
ружность или сфера оказалась достаточно хорошо обследованной. В
случае необходимости и при наличии возможности для этого ставят
параллельные опыты.
Достоинства метода случайного поиска: 1) выбор случайного
вектора ξ
r
для выполнения пробного опыта не зависит от случайных
помех ε и формы поверхности отклика; 2) простота алгоритма, позво-
ляющая легко реализовать его в машинном эксперименте; 3) воз-
можность простого введения в алгоритм поиска операции самообу-
чения, которая существенно повышает эффективность метода; 4) ме-
тод особенно эффективен для оптимизации многофакторных объек-
тов в условиях большого числа ограничений, что особенно важно
при проектировании новых объектов; 5) с ростом числа п факторов
эффективность метода возрастает.
Недостатки: 1) в общем случае направление рабочих шагов не
оптимально; 2) при отсутствии программ самообучения метод суще-
ственно менее эффективен, чем методы крутого восхождения и сим-
плексный; 3) малая эффективность в условиях пологих поверхностей
отклика.
5. Если после k-го рабочего шага пробные опыты в очередной r базовой точке и в конце пробного вектора ξ k дадут равные значения отклика, то направление рабочего шага выбирают случайно – вдоль r или против направления вектора ξ k . Если на k-м шаге отклики в но- r вой базовой точке и в пробной точке конца вектора ξ меньше, чем отклик в старой базовой точке на (k – 1)-м шаге, то возвращаются в (k – 1)-ю начальную точку и выбирают другое случайное направление r вектора ξ k −1 . 6. Критерием выхода к экстремуму является тот факт, что во все стороны от очередной базовой точки, т. е. в любой точке окружности или сферы с центром в этой базовой точке, отклик оказывается мень- шим, чем в достигнутой базовой точке. В этом случае случайные пробные точки следует дополнить регулярно выбранными, чтобы ок- ружность или сфера оказалась достаточно хорошо обследованной. В случае необходимости и при наличии возможности для этого ставят параллельные опыты. Достоинства метода случайного поиска: 1) выбор случайного r вектора ξ для выполнения пробного опыта не зависит от случайных помех ε и формы поверхности отклика; 2) простота алгоритма, позво- ляющая легко реализовать его в машинном эксперименте; 3) воз- можность простого введения в алгоритм поиска операции самообу- чения, которая существенно повышает эффективность метода; 4) ме- тод особенно эффективен для оптимизации многофакторных объек- тов в условиях большого числа ограничений, что особенно важно при проектировании новых объектов; 5) с ростом числа п факторов эффективность метода возрастает. Недостатки: 1) в общем случае направление рабочих шагов не оптимально; 2) при отсутствии программ самообучения метод суще- ственно менее эффективен, чем методы крутого восхождения и сим- плексный; 3) малая эффективность в условиях пологих поверхностей отклика. 26
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- …
- следующая ›
- последняя »