Сляпо търсене - Голямата енциклопедия на нефта и газа, статия, страница 2
сляпо търсене
Първият метод, наречен сляпо търсене, е подобен на метода на директно изброяване, с единствената разлика, че изброяването на набора от допустими състояния на оптимизирания обект се извършва не от възлите на координатната мрежа, а произволно в областта на допустимите стойности на входните параметри. При сляпо търсене оптимумът се търси веднага и може да бъде намерен на всяка стъпка, но априорната вероятност за това събитие е много малка. [16]
Анализът на възможностите за използване на два метода на сляпо търсене за решаване на многофакторни екстремални проблеми показа, от една страна, редица техни положителни свойства, а от друга страна, ограниченото им приложение към набор от проблеми с малък брой оптимизирани параметри. Втората много важна област на приложение на методите за сляпо търсене е използването им в алгоритми, които комбинират редица методи, по-специално за определяне на абсолютния оптимум в многоекстремални проблеми и за оптимизиране на дискретно променящи се параметри. [17]
По този начин при метода на сляпо търсене броят на необходимите изчисления на стойностите на целевата функция се увеличава много рязко с увеличаване на размерността на проблема, който се решава. Подобни проблеми вече са били срещани, когато се разглежда търсенето на оптимума чрез метода на сканиране, където търсенето с променлива стъпка на сканиране понякога може да се използва за елиминиране на трудностите с размерите. Точно същата техника може да се приложи в метода на сляпо търсене, ако след извършване на определена поредица от тестове се извършва по-нататъшно търсене (уточняване) в определена стеснена област, обхващаща точката на най-малката (най-голямата) стойност на целевата функция, намерена в предишната серия. В този случай се увеличава вероятността за попадане в даден D - околността на оптимума, поради което е възможно значително да се намалиобща сума на изчисленията. [18]
Синтезът позволява, изоставяйки сляпото търсене на най-добрия вариант, значително да намали времето за проектиране и най-важното да гарантира, че намерената система е наистина най-добрата възможна. При използване на анализ (изброяване на варианти) това принципно не може да стане, защото проектантът не може да е сигурен, че е обмислил всички възможни варианти. [19]
Количествена мярка на информация, получена за сляпо търсене и използване на блокови диаграми, също е подходяща за едновременното представяне на цялата информация. [21]
Методите за търсене в ширина и дълбочина се наричат сляпо търсене, тъй като при тези методи редът, в който се разширяват върховете, е предварително определен и не зависи от местоположението на целта. [22]
Използването на описания подход за йерархията на примитивите елиминира сляпото търсене и анализ на точките на пресичане на трасиращия лъч с очевидно невидими примитиви и комбинации от примитиви и намалява времето за изчисление няколко пъти. В същото време ефектът от използването на черупки става по-забележим, колкото повече са примитивите в обекта и колкото по-сложна е тяхната конструкция. [23]
Методите за търсене в дълбочина и в ширина се наричат сляпо търсене, тъй като при тези методи редът, в който се отварят върховете, е предварително определен и не зависи от местоположението на целта. Тъй като пространството за търсене се увеличава, методите на сляпо търсене изискват прекалено много време и/или памет. Желанието да се намали времето за търсене доведе до създаването на евристични методи за търсене, т.е. методи, които използват някаква информация за проблемната област, за да разгледат не цялото пространство за търсене, а онези пътища в него, които най-вероятно ще доведат до целта. Един от начините за намаляване на изброяването е да изберете по-информиран оператор, който не го правиизгражда толкова много неподходящи върхове. Друг начин е да се използва евристична информация, за да се определи по-нататъшната посока на изброяването на всяка стъпка. За да направите това, е необходимо да се въведе мярка за перспективността на върха под формата на някаква функция за оценка. В някои случаи е възможно да се въведе функция за оценка, така че при намаляване на изброяването да не се губи свойството за пълнота. По-често използваните евристики, които значително намаляват изброяването, водят до загуба на свойството за пълнота. Като общо правило, точковите функции се опитват да определят количествено разстоянието от текущия връх до крайния връх. От двата върха на една и съща дълбочина по-обещаващ е този, от който разстоянието до целта е по-малко. За много приложения, по-специално за експертни системи, използването на количествени оценки не ви позволява ефективно да ръководите процеса на търсене. [24]
На фиг. P-20, и е показана една от формите на сляпо търсене - сканиране, при което точките от района се сканират една след друга в определен ред, например ред по ред. Сляпото търсене е подходящо само за сравнително прости случаи и обхватът му е ограничен. [25]
Методът на дерето всъщност е комбинация от произволно сляпо търсене и един от локалните методи за оптимизация. Локалното търсене води до дъното на дерето, където престава да бъде ефективно. Правейки локални спускания от произволно избрани начални точки, могат да се получат точки в дъното на дерето, чийто брой е равен на броя на спусканията. [27]
Трябва да се отбележи, че за h 0 ще имаме алгоритъм за сляпо търсене, например методът на клона и границата или методът на постоянната цена. Следователно тези алгоритми могат да се разглеждат като специални случаи на по-общ алгоритъм. [28]
Точка а на 1-вия етап на алгоритъма се търси чрез метода на сляпо търсене, когато тестваниятстойностите на oc са независими и равномерно разпределени в R0, а граничната точка, най-близка до ajj, се приема като точка a. [29]