INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL - Alexander Gelbukh

More documents

Recommendations

Info

el método de búsqueda utilizado y la dimensión del problema. Los ejes corresponden al espacio de parámetros. M.L. M.L. M.G. Fig. 2.1-1. Función de criterio No.1. La superficie de criterio que se muestra en la Fig. 2.1-1 presenta dos mínimos locales (M.L.) y un mínimo global (M.G.). La línea y los puntos rojos en la figura reflejan el proceso de búsqueda de un óptimo por el método NM. Los valores de las funciones de criterio están en el apéndice en los archivos Exp1_mac.txt a Exp4_mac.txt 32
Función No.2. Se definen los parámetros igual que en el ejemplo anterior con los mismos intervalos de variación. En este caso la función de criterio presenta un mínimo local y un mínimo global. M.L. M.G. Fig. 2.1-2. Función de criterio No.2. 33
Page 1 and 2: INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL CEN
Page 3 and 4: Bibliografía 66 Glosario de térmi
Page 5 and 6: INTRODUCCIÓN I.1 Justificación de
Page 7 and 8: I.4 Divulgación del trabajo Los re
Page 9 and 10: Los principales contaminantes encon
Page 11 and 12: 3. Planteamiento del problema en fo
Page 13 and 14: 1.2 Modelos de contaminación atmos
Page 15 and 16: Para una pluma Gaussiana de estado
Page 17 and 18: Fig. 1.3-1. Superficie típica ajus
Page 19 and 20: Muchos métodos multivariables pued
Page 21 and 22: Se presentan a continuación dos m
Page 23 and 24: X (7) Fig. 1.4-1. Método de Nelder
Page 25 and 26: problema. En este trabajo se consid
Page 27 and 28: 1.5 Resumen Se mencionan las causas
Page 29 and 30: f(x 1 ,x 2 ,...x m ) = f [F m (x 1
Page 31: 1) Para cada combinación de los pa
Page 35 and 36: Función No.4 Se definen los parám
Page 37 and 38: 2.2 Ajuste de los parámetros del m
Page 39 and 40: Experimento Beta Gamma F.1 P.1 F.1
Page 41 and 42: Considérese que el punto x (a) es
Page 43 and 44: 2. Experimentos numéricos Para jus
Page 45 and 46: La tabla 2.3-5 muestra los mejores
Page 47 and 48: 1. Descenso al valle. Aquí los val
Page 49 and 50: Fig. 2.4-3. Trayectoria de búsqued
Page 51 and 52: Método NM ε=0.001 Método de bús
Page 53 and 54: 2.5 Resumen Este capítulo consider
Page 55 and 56: de una función de criterio y para
Page 57 and 58: El sistema MAC podría interactuar
Page 59 and 60: MAC permite empezar a trabajar sin
Page 61 and 62: Run - ejecutando (Fig. 3.3-4) Fig.
Page 63 and 64: Fig. 3.3-7 Ajuste de los métodos d
Page 65 and 66: CONCLUSIONES C.1 Novedad científic
Page 67 and 68: 24. Smith, R. et al [1972]: Compute
Page 69 and 70: Método tradicional de paso a paso.
Page 71 and 72: Indice de tablas Tabla 2.1-1. Matri
Page 73 and 74: ( ε ) N C 1〈〈 C2 ⎛ 1 ⎞ (A
Page 75 and 76: Por ejemplo [Batichev,1982]: si se
Page 77 and 78: Fig. A.2-3. Función que muestra un
Page 79 and 80: 4. El archivo Exp4_mac.txt Los par
Page 81 and 82: Preference function isn't used Limi
Page 83 and 84:
static float m_fPar1Current; // Cur
Page 85 and 86:
afx_msg void OnUpdateOptionOptim(CC
Page 87 and 88:
fPLow[1] = m_fPar2Low; fPHigh[1] =
Page 89 and 90:
iCycles = iCycles + 1; if(iCycles>=
Page 91 and 92:
} return; if(ind==-3) { AfxMessageB
Page 93 and 94:
} /////////////////////////////////
Page 95 and 96:
#include #include #include "optim
Page 97 and 98:
} if(ind==iN) return -2; fXd = new
Page 99 and 100:
} ind= Fun(iN,fX,fF); if(ind!=0) go
Page 101 and 102:
Finish of main cycle of movement !!
Page 103 and 104:
// long View(int iN, float fX[], fl
Page 105 and 106:
iN - dimension of problem // fX - v
Page 107 and 108:
RETURN DATA: // 0 - All is OK! // -
Page 109 and 110:
eturn -3; } ///////////////////////
show all

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL - Alexander Gelbukh

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?