СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДИФИКАЦИЙ МЕТОДА ХУКА-ДЖИВСА (2023)
Предлагается и исследуется модификация алгоритма циклического покоординатного спуска. Недостаток классических методов покоординатного спуска - исследуется спуск только по одной координате, что может привести к преждевременной остановке алгоритма. В предложенном модифицированном методе рассматривается движение одновременно по нескольким координатам. Проведены численные эксперименты, получены результаты решений задач, подтверждающие эффективность предложенной модификации.
Идентификаторы и классификаторы
Приведенные примеры содержат ограничения и приводятся к задаче безусловной минимизации при помощи метода штрафных функций. На рисунках, где показаны решения задач в примерах, изображены графики, значение целевой функции, координаты точек, количество итераций алгоритма штрафных функций, количество итераций алгоритма Хука-Дживса и время решения задачи. На рисунках показаны следующие графики: ограничений, линий уровня целевой функции (пунктирная линия), кривая (серого цвета) найденных точек на каждой итерации алгоритма внутренних штрафных функций, кривая (черного цвета) найденных точек на каждой итерации алгоритма ХукаДживса.
Список литературы
-
Bazaraa M. S., Shetty C. M. Nonlinear Programming. Theory and Algorithms. New York: John Wiley and Sons, 1979.
-
Fiacco A. V., McCormick G. P. Nonlinear Programming: Sequential Unconstrained Minimization Techniques. New York: John Wiley and Sons, 1968.
-
Zangwill W. I. Nonlinear Programming: A Unified Approach. New Jersey: Prentice Hall, 1969.
-
Зыкина, А. В., Петин Г. А., Ткаченко Д. М. Выбор параметров для решения непрерывных оптимизационных задач методами штрафных функций // Прикладная математика и фундаментальная информатика: материалы XII Междунар. молодеж. науч.-практич. конф. с элементами науч. шк., Омск, 16-21 мая 2022 г. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2022. С. 19-20. EDN: SDSKRU
-
Сулимов В. Д., Шкапов П. М., Носачев С. К. Локальный поиск методом Хука-Дживса в гибридном алгоритме глобальной оптимизации // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2014. № 6. С. 107-123. EDN: STARAZ
-
Минашина И. К., Захарова Е. М. Обзор методов многомерной оптимизации // Информационные процессы. 2014. Т. 14, № 3. С. 256-274. EDN: SNHDYT
-
Himmelblau D. M. Applied Nonlinear Programming. Austin: McGraw-Hill Book Company, 1972. 498 р.
-
Гроссман К., Каплан А. Нелинейное программирование на основе безусловной минимизации. Новосибирск: Наука, 1981. 183 с.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Предлагается алгоритм пространственной регистрации изображений, основанный на анализе геометрического расположения меток. Он позволяет проводить поиск матрицы преобразования подобия между двумя изображениями, в том числе и из разных модальностей. Вычисления основываются на сопоставлении точек (меток), заранее отмеченных на обрабатываемых изображениях. Метки могут быть не упорядочены друг относительно друга и размечены как человеком, так и другим алгоритмом. Алгоритм может быть применён в случаях с сильно отличающимися регистрируемыми изображениями.
В работе исследованы основные подходы к распознаванию смысла предложений исходя из контекста. Распознавание смысла предложений используется для решения задачи семантического сравнения пользовательских запросов с целью найти наиболее схожий по смыслу среди имеющихся. Результаты исследования показывают, что использование алгоритмов распознавания смысла предложений позволяет сократить число запросов, которые необходимо описывать вручную, при этом сохраняя большое количество обрабатываемых запросов.
В работе рассматривается разработка клиент-серверного приложения для автоматизации работы заказов в продаже на примере магазина цветов. Исследуется и реализовывается алгоритм машинного обучения k-ближайшего соседа. Результатом является жизнеспособный продукт по продаже товаров цветочной продукции с использованием современного набора технологий и языков программирования.
Разработан алгоритм обнаружения отклонений в работе установок. Изучены и протестированы различные методы распознавания дефектов. Предложенный алгоритм состоит из сбора и обработки данных, анализа и разметки, создания статистических моделей и моделей машинного обучения, сравнения их качества и построения моделей прогнозирования.
Рассматривается алгоритм, целью которого является сокращение количества проводимых действий для получения требуемой звуковой дорожки. Его принцип заключается в получении сигнала путем описания правил его воспроизведения. Особенность алгоритма состоит в том, что через введенные параметры формируется функционально зависимая модель. Она получает на вход момент времени, а на выход - определенное значение. Список этих значений отражает конкретные характеристики звукового сигнала, которые были заданы пользователем.
Исследуются методы и этапы решения задач теории расписания. Рассматривается NP-трудная задача календарного планирования. Проведен анализ объекта и построена математическая модель, цель которой минимизировать нагрузку преподавателей. Численная реализация построенной модели целочисленного линейного программирования позволяет найти оптимальный вариант решения задачи планирования.
Издательство
- Издательство
- ОмГТУ
- Регион
- Россия, Омск
- Почтовый адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- Юр. адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- ФИО
- Корчагин Павел Александрович (Ректор )
- E-mail адрес
- info@omgtu.ru
- Контактный телефон
- +7 (381) 2653407
- Сайт
- https://omgtu.ru/