Ссылка на файл: >>>>>> http://file-portal.ru/Метод оптимизации метод монте карло/
Метод Монте-Карло
Об оптимизации методом Монте-Карло
§2. Метод сведения к задаче одномерной глобальной оптимизации с помощью развертки Пеано
Метод Монте Карло украинский - Методы оптимизации Здравствуйте форумчане, извините если вопрос уже обсуждался. Так уж случилось что условие на украинском. Таблица умножения методом Монте-Карло - Методы оптимизации Пожалуйста помогите, нужна программа для вывода таблицы умножения методом Монте-Карло на любом языке программирования. Примеры решения задач методом Монте-Карло. Вот хотела бы у Вас узнать про метод Монте-Карло, хотела бы я его в делфи сделать но конкретной задачи не могу найти. Метод Монте-Карло - MathCAD Добрый вечер! Нигде не нашёл, а встроенные Посмотрите, пожалуйста, почему программа неправильно считает определенный интеграл методом Монте Карло. Считаю интеграл от Метод Монте-Карло - Free Pascal Помогите, пожалуйста!!!! Срочно надо решить задачу на Паскале. Предприятие выпускает некоторые изделия. На основе наблюдений известно, Mетод Монте-Карло - C Други, помогите. Нужно на C реализовать такую гадость: Блоги программистов и сисадминов. Ссылки сообщества Социальные группы. Метки нет Все метки. Дали интересную задачи с реализацией ПС на тему Обезьянего Поиска С использованием алгоритма решения задачи глобальной оптимизации Но меня интересует вопрос как находятся решения по Алгоритму Монте-Карло? На рисунке предоставлен кусок алгоритма,над которым я вожусь Это из книги Карпенко-Алгоритмы вдохновлённые природой Мои попытки собрать в кучу вышли в следующие вопросы. Дальнейшие действия после генерации размерности вектора ввели в заблуждение. Какие величины они от меня требуют? Если я только лишь работаю с размерностью вектора. Описание я нашёл,я понял что она функция приспособленности и в некоторых случаях минимизация то есть из всей значений я должен найти минимум Если не сложно сможете объяснить понятным языком или указать литературу или сайт где будет пояснено понятным языком. Я подобрал для вас темы с ответами на вопрос Алгоритм Монте Карло и глобальная оптимизация Методы оптимизации: Таблица умножения методом Монте-Карло - Методы оптимизации Пожалуйста помогите, нужна программа для вывода таблицы умножения методом Монте-Карло на любом языке программирования Примеры решения задач методом Монте-Карло. Зарегистрируйтесь и она исчезнет полностью. Описание я нашёл,я понял что она функция приспособленности и в некоторых случаях минимизация то есть из всей значений я должен найти минимум. Спасибо большое уже начало что-то прояснятся по поводу алгоритма Но вот про фитнесс-функцию снова спрошу,2 вопроса возникло. По поводу алгоритма Судя по алгоритму указанному выше и плюс я ещё внимательно перечитал. Я понял что вся суть Монте Карло сводится к тому что я на протяжении всей длинны вектора Допустим мой вектор-массив на 9 значений 1 Создаю динамический массив 2 Заполняю его случайными числами 2 Нахожу минимум то есть минимальное значение временного массива 3 Запоминаю его заношу в главный вектор-массив 4 Очищаю временный массив для повторения следующей генерации 5 Делаю это столько раз,сколько нужно заполнить главный вектор к примеру 9 раз В итоге мой вектор заполнен минимальными числами. Правильно ли это рассуждение про алгоритм? А простое условие проверки на минимум тоже может подойти в качестве фитнес-функции? Я понял что вся суть Монте Карло сводится к тому что я на протяжении всей длинны вектора Допустим мой вектор-массив на 9 значений. Вот как я понимаю: Для начала нужно на основании вашей задачи придумать уравнение с неизвестными и приравнять к нулю. Свести вашу задачку в математическое выражение, это творческая задача. Затем задать пределы поиска переменным minX maxX и желаемую точность корня сколько знаков после запятой. Это тоже вы задаете. Вроде таких людей называют аналитик. Задать пределы количества итераций MaxIter. Суть Монте-Карло это обычный случайный поиск. Задаем точность например 2 знака. Суть расчета найти такой X чтобы при подстановке в целевую функцию она бы минимально отличалась от нуля 0 идеально. Считаем массив f x. Находим два минимальных числа с разными знаками и сохраняем X которым они относятся minX maxX. Разные знаки значит на этом интервале есть корень. Проверяем сколько нулей после запятой если подставить ближайшее к нулю из двух minX maxX точность решения устраивает? Если да то выход, иначе cнова пункт 1 но уже на найденном мелком интервале. Снова разбрасываем N точек но уже от minX до maxX. И так повторяем пока итераций будет меньше MaxIter или точность не устраивает. Зачем разбрасывать точки когда корень один? Потому, что в реальности может быть много локальных минимумов из которых другие методы не смогут выйти или будут выходить долго. Вот еще темы с ответами: Искать еще темы с ответами Или воспользуйтесь поиском по форуму: Реклама - Обратная связь. Мы во Vkontakte Мы в Facebook Методы оптимизации CyberForum. Алгоритм Монте Карло и глобальная оптимизация - Методы оптимизации Ответов 4 Метки нет Все метки Дали интересную задачи с реализацией ПС на тему Обезьянего Поиска С использованием алгоритма решения задачи глобальной оптимизации Но меня интересует вопрос как находятся решения по Алгоритму Монте-Карло? Сообщение от redseven Описание я нашёл,я понял что она функция приспособленности и в некоторых случаях минимизация то есть из всей значений я должен найти минимум Да, это целевая функция, которую нужно минимизировать. Функция подбирается так, чтобы её глобальный минимум был решением задачи. Выражение слева может быть положительным, нулём и отрицательным. Причём ноль — минимум — соответствует точному решению уравнения. Кстати, x здесь это число. Будь перед нами система из N уравнений, целевая функция, вероятно, была бы N аргументов. Или одного аргумента размерности N. Размерность вектора определяется целевой функцией и на протяжении всего алгоритма постоянна. Сообщение от redseven Затем в 3-ем пункте мы снова генерируем точку Ключевая фраза — мы генерируем точку. Тогда просто берём любой генератор случайных чисел. Если задача многоразмерная, тут уже есть больше простора для фантазии. Сам же алгоритм не регламентирует ни выбор целевой функции, ни выбор генератора. Скажем, мы выбрали стандартное нормальное распределение. Реализуем алгоритм с 4 итерациями: Сообщение от redseven А существует ли общая формула? Фитнес-функция выбирается творчески, для каждой задачи по-своему. Основная суть ф-ф в том, чтобы задачу сформулировать в терминах минимизации некоторой функции. Я выше написал, почему. Почти любая задача аппроксимации может быть сформулирована в терминах минимизации пример — метод наименших квадратов. Общей формулы, понятно, нет, как нет общей формулы для решения любого ЛЮБОГО уравнения. Сообщение от redseven А простое условие проверки на минимум тоже может подойти в качестве фитнес-функции? Сообщение от redseven Я понял что вся суть Монте Карло сводится к тому что я на протяжении всей длинны вектора Допустим мой вектор-массив на 9 значений Я предлагаю забыть о векторах и для начала разобраться с числами. Число — это вектор длины один. Как тогда выглядит алгоритм? Вся суть в шагах 3 и 4. В начале генерируем случайное число, а затем сравнимаем значения ф-ф для неё и уже найденного приближения. КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование.
Микрозайм на карту 2017
Схема аэропорта вильнюса на русском языке
Очистка от накипи кофемашины nespresso инструкция
Вы точно человек?
Популярные карты кс
Сколько времени варить щавельв супе
Описание комнаты на французском языке
Вы точно человек?
Счет на оплату услуг образец заполнения
Актуальность межевания земель
§2. Метод сведения к задаче одномерной глобальной оптимизации с помощью развертки Пеано
График работы водительской комиссии
Какой бизнес открыть подобно вареной кукурузы
Расписание рейсовых автобусов кемерово
§2. Метод сведения к задаче одномерной глобальной оптимизации с помощью развертки Пеано
Громцева тесты 7 класс физика