Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "metoda podziału i ograniczeń" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Użyteczność deterministycznych metod optymalizacji globalnej do szacowania parametrów w zagadnieniach hydrologicznych
Applicability of deterministic global optimization methods for hydrological parameters estimation
Autorzy:
Grządziel, M.
Jełowicki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/339620.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
metoda podziału i ograniczeń
model hydrologiczny
optymalizacja globalna
przeszukiwanie siatki
szacowanie parametrów
branch and bound methods
global optimization
grid search
hydrological model
parameter estimation
Opis:
Numeryczne metody optymalizacji, powszechnie stosowane w zagadnieniach hydrologicznych, nie gwarantują wyznaczenia minimum globalnego funkcji celu. Ich popularność wiąże się z tym, że mogą one być stosowane w zagadnieniach, w których liczba zmiennych decyzyjnych jest stosunkowo duża. W pracy dokonano przeglądu metod deterministycznych, które umożliwiają znalezienie optimum globalnego w przypadku, gdy funkcja celu ma więcej niż jedno minimum lokalne. Metody te mogą być podzielone na dwie kategorie: asymptotycznie kompletne oraz kompletne. Podczas gdy algorytmy należące do obu klas są w stanie generować ciąg rozwiązań przybliżonych zbieżny do rozwiązania zagadnienia optymalizacji globalnej, to tylko dla algorytmów należących do drugiej z wymienionych kategorii są dostępne nieheurystyczne kryteria stopu. Przykłady przedstawione w pracy ilustrują możliwości zastosowania metod asymptotycznie kompletnych do szacowania parametrów w modelach procesów hydrologicznych, takich jak: modele różniczkowe przepływu wód gruntowych, modele hydrauliczne wchodzące w skład modeli hydrodynamicznych wykorzystywanych do modelowania zasobów wód powierzchniowych, modele typu opad-odpływ czy też integralne modele zlewni.
Most numerical optimization methods that are widely used in hydrology don't guarantee reaching the global minimum of the goal function. They became popular mainly due to their ability of handling relatively multi-dimensional problems. The paper reviews the deterministic methods capable of finding the global optimum in the presence of local optima. They can be divided into two categories: asymptotically complete methods and complete methods. While algorithms from both classes can generate a sequence converging to a solution of the global optimization problem, only for the algorithms from the latter class non-heuristic stopping criteria are available. The examples presented in the paper illustrate the applicability of asymptotically complete methods to parameter estimation in modelling hydrological processes, such as differential models of groundwater flow, hydraulic models embedded into hydrodynamic models of river systems, the precipitation–outflow models or integral catchment models.
Źródło:
Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie; 2011, 11, 1; 61-74
1642-8145
Pojawia się w:
Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Configuring a sensor network for fault detection in distributed parameter systems
Autorzy:
Patan, M.
Uciński, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929887.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
metoda podziału i ograniczeń
ograniczony plan eksperymentu
układ o parametrach rozłożonych
detekcja uszkodzeń
estymacja parametryczna
rozmieszczanie czujników
branch-and-bound
constrained experimental design
distributed parameter system
fault detection
parameter estimation
sensor location
Opis:
The problem of fault detection in distributed parameter systems (DPSs) is formulated as that of maximizing the power of a parametric hypothesis test which checks whether or not system parameters have nominal values. A computational scheme is provided for the design of a network of observation locations in a spatial domain that are supposed to be used while detecting changes in the underlying parameters of a distributed parameter system. The setting considered relates to a situation where from among a finite set of potential sensor locations only a subset can be selected because of the cost constraints. As a suitable performance measure, the Ds-optimality criterion defined on the Fisher information matrix for the estimated parameters is applied. Then, the solution of a resulting combinatorial problem is determined based on the branch-and-bound method. As its essential part, a relaxed problem is discussed in which the sensor locations are given a priori and the aim is to determine the associated weights, which quantify the contributions of individual gauged sites. The concavity and differentiability properties of the criterion are established and a gradient projection algorithm is proposed to perform the search for the optimal solution. The delineated approach is illustrated by a numerical example on a sensor network design for a two-dimensional convective diffusion process.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 513-524
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Accelerating backtrack search with a best-first-search strategy
Autorzy:
Mann, Z. Á.
Szép, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329816.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
best first search
backtrack
branch and bound
constraint satisfaction problem (CSP)
frequent restarting
algorytm wyszukiwania
system backtrack
metoda podziału i ograniczeń
programowanie z ograniczeniami
Opis:
Backtrack-style exhaustive search algorithms for NP-hard problems tend to have large variance in their runtime. This is because “fortunate” branching decisions can lead to finding a solution quickly, whereas “unfortunate” decisions in another run can lead the algorithm to a region of the search space with no solutions. In the literature, frequent restarting has been suggested as a means to overcome this problem. In this paper, we propose a more sophisticated approach: a best-first-search heuristic to quickly move between parts of the search space, always concentrating on the most promising region. We describe how this idea can be efficiently incorporated into a backtrack search algorithm, without sacrificing optimality. Moreover, we demonstrate empirically that, for hard solvable problem instances, the new approach provides significantly higher speed-up than frequent restarting.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 4; 901-916
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies