where n = 1, 2,..., M and M is the

where n = 1, 2,..., M and M is the maximum number of iterations.

It is now quite clear that the gradient term in Equation (7.8) is replaced with a random step

ηψ in Equation (7.10). There are a variety of stochastic search methods that are applicable

to the optimization of problems of this nature. These methods rely extensively on repeated

evaluations of the objective function and use heuristic guidelines for estimating the next search

direction. The guidelines used are very simply based on thermodynamics, such as simulated

annealing (Kirkpatrick et al., 1983), tabu-search (Glover, 1989), random search (Matyas, 1965)

and the downhill simplex method (Nelder and Mead, 1965). The searching strategies used by

simulated annealing, tabu-search, random search and downhill simplex search are local search

techniques and use a generate-and-test search, manipulating one feasible solution based on

physical characteristics. Without further explanation, it can be presumed that the selection of

the initial values of c (i.e., c[0]) has a decisive effect on the final solution. In practice, knowing

these initial values is nearly impossible. There is no known suitable heuristic approach, other

than selecting them randomly.

Kết quả (Việt) 1:

trong trường hợp n = 1, 2,..., M và M là số tối đa của lặp đi lặp lại.Nó bây giờ là khá rõ ràng rằng các thuật ngữ gradient trong phương trình (7.8) được thay thế bằng một bước ngẫu nhiênΗψ trong phương trình (7,10). Có rất nhiều phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên được áp dụngđể tối ưu hóa các vấn đề của thiên nhiên này. Những phương pháp này dựa nhiều vào lặp đi lặp lạiđánh giá của các mục tiêu hoạt động và sử dụng hướng dẫn heuristic để ước tính tìm kiếm tiếp theohướng. Hướng dẫn sử dụng rất đơn giản dựa trên nhiệt động lực học, chẳng hạn như mô phỏnglàm cho deo (Kirkpatrick et al., 1983), tabu-tìm (Glover, 1989), ngẫu nhiên tìm (Matyas, 1965)và xuống dốc phương pháp simplex (Nelder và Mead, 1965). Tìm kiếm chiến lược sử dụng bởiMô phỏng ủ, tabu-tìm kiếm, tìm kiếm ngẫu nhiên và xuống dốc simplex tìm là tìm kiếm địa phươngkỹ thuật và sử dụng một tìm kiếm tạo và thử nghiệm, thao tác với một giải pháp khả thi dựa trênđặc tính vật lý. Mà không biết nguyên nhân, nó có thể được coi rằng việc lựa chọnCác giá trị ban đầu của c (tức là, c[0]) có một ảnh hưởng quyết định các giải pháp cuối cùng. Trong thực tế, hiểu biếtCác giá trị ban đầu là gần như không thể. Có là không có heuristic phù hợp được biết đến cách tiếp cận kháchơn họ chọn ngẫu nhiên.

Kết quả (Việt) 2:

trong đó n = 1, 2, ..., M và M là số lần lặp. Nó bây giờ là khá rõ ràng rằng các hạn gradient trong phương trình (7.8) được thay thế bằng một bước ngẫu nhiên ηψ trong phương trình (7.10). Có rất nhiều phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên mà có thể áp dụng để tối ưu hóa các vấn đề có tính chất này. Những phương pháp này dựa nhiều trên lặp đi lặp lại những đánh giá của hàm mục tiêu và sử dụng các hướng dẫn heuristic cho ước lượng tìm kiếm tiếp theo hướng. Các hướng dẫn sử dụng rất đơn giản chỉ dựa vào nhiệt động lực học, chẳng hạn như mô phỏng ủ (Kirkpatrick et al., 1983), cấm kỵ-tìm kiếm (Glover, 1989), tìm kiếm ngẫu nhiên (Matyas, 1965) và các phương pháp xuống dốc simplex (Nelder và Mead, 1965 ). Các chiến lược tìm kiếm được sử dụng bởi ủ mô phỏng, điều cấm kỵ-tìm kiếm, tìm kiếm ngẫu nhiên và tìm kiếm xuống dốc simplex là tìm kiếm địa phương kỹ thuật và sử dụng một tìm kiếm tạo ra-và-kiểm tra, thao tác một giải pháp khả thi dựa trên đặc tính vật lý. Nếu không có giải thích thêm, nó có thể được coi như là sự lựa chọn của các giá trị ban đầu của c (tức là, c [0]) có ảnh hưởng quyết định các giải pháp cuối cùng. Trong thực tế, biết những giá trị ban đầu là gần như không thể. Không có được biết đến phương pháp tiếp cận heuristic, phù hợp, khác hơn so với lựa chọn chúng một cách ngẫu nhiên.