Угадай значение
 |
В математическом моделировании предполагаемое значение чаще называют начальным значением или начальным значением . Они необходимы для большинства оптимизации задач , в которых используются алгоритмы поиска , поскольку эти алгоритмы в основном детерминированы и итеративны , и им нужно с чего-то начинать. Одним из распространенных типов приложений является нелинейная регрессия .
Использовать
[ редактировать ]Качество начальных значений может оказать существенное влияние на успех или отсутствие алгоритма поиска. Это связано с тем, что функция приспособленности или целевая функция (во многих случаях сумма квадратов ошибок ( SSE )) может иметь сложную форму. В некоторых частях области поиска функция может возрастать экспоненциально, в других - квадратично, а также могут существовать области, где функция асимптотически выходит на плато . Начальные значения, попадающие в экспоненциальную область, могут привести к сбою алгоритма из-за арифметического переполнения . Начальные значения, попадающие в область асимптотического плато, могут привести к сбою алгоритма из-за « размывания ». Алгоритмы детерминированного поиска могут использовать функцию наклона для достижения минимума. Если наклон очень мал, то ошибки нижнего переполнения могут привести к тому, что алгоритм будет блуждать, по-видимому, бесцельно; это сглаживание.
Поиск ценности
[ редактировать ]Предполагаемые значения можно определить несколькими способами. Гадание – одно из них. Если кто-то знаком с типом проблемы, то это обоснованное предположение или догадка . Другие методы включают линеаризацию , решение одновременных уравнений , уменьшение размерностей , рассмотрение проблемы как временного ряда , преобразование проблемы в (надеюсь) линейное дифференциальное уравнение и использование средних значений. Дальнейшие методы определения начальных значений и оптимальных значений сами по себе основаны на стохастических методах, наиболее известными из которых являются эволюционные алгоритмы и, в частности, генетические алгоритмы .