Horolezecký algoritmus

More documents

Recommendations

Info

Metody optimalizace‣ Metoda Monte Carlo‣ Metoda Friedmana a Savageho‣ Evoluční algoritmy (Hill Climb, SimulatedAnnealing, Genetické algoritmy)
Metoda Monte CarloNumerické řešení pomocí několikrát opakovanýchnáhodných pokusů.Postup při velkém počtu variant1. Vygeneruj variantu2. Proveď několik simulačních běhů3. Srovnej výsledky - pokud jsou lepší než předešlé,ulož nové a označ variantu jako nejvhodnější4. Postup opakuj dokud nebyl prozkoumán požadovanýpočet variant nebo dokud nebyla dosažena přijatelnáúroveň výsledků
Page 1 and 2: OPTIMALIZACEv simulačním modelov
Page 3 and 4: Definice optimalizace‣ Optimalizo
Page 5 and 6: 1. Kvalitativní faktory‣ Řád f
Page 7 and 8: OptimalizaceNalezení extrémní ho
Page 9 and 10: Proč optimalizace pomocí simulace
Page 11 and 12: „Optimum“ pro malý počet vari
Page 13: „Optimum“ pro velký počet var
Page 17 and 18: Metoda Friedmana a Savage - volba k
Page 19 and 20: Evoluční optimalizační algoritm
Page 21 and 22: Horolezecké algoritmy‣ Slepý al
Page 23: Slepý algoritmus - řešení
Page 26 and 27: Horolezecký algoritmus - řešení
Page 28 and 29: Horolezecký algoritmus - Tabu sear
Page 30 and 31: Horolezecký algoritmus - Tabu sear
Page 32 and 33: Simulované žíhání - výhodaz(x
Page 34 and 35: Optimalizace podlepovacího úsekuk
Page 36 and 37: ŘešeníKROK 1 - tvorba simulačn
Page 38 and 39: ŘešeníKROK 4 - stanovení optim

Horolezecký algoritmus

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?