АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Итерационный алгоритм компоновки

Читайте также:
  1. XII. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ АЛГОРИТМОВ
  2. Алгоритм
  3. Алгоритм
  4. Алгоритм
  5. Алгоритм
  6. Алгоритм 65 «Кровотечение в послеродовом периоде»
  7. Алгоритм 72 «Ожоги и травмы глаза, века, конъюнктивы»
  8. Алгоритм MD4
  9. Алгоритм RC6
  10. Алгоритм RSA
  11. Алгоритм Брезенхема для окружности
  12. Алгоритм Брезенхема.

 

Предназначен для улучшения некоторой исходной компоновки методом парной или групповой перестановки элементов из одной части схемы в другую т. о., чтобы оптимизировать целевую функцию с учетом заранее ограничена. Начальную компоновку можно получить вручную или последовательным алгоритмом.

 

Идея парных перестановок.

 

Положим, что лучший вариант компоновки соответствует минимум некоторого показателя F. Пусть множество элементов Е разбито на два узла А и В и обозначим исходный вариант компоновки через К0, а значение целевой функции через F0. Предположим, что выбрана пара элементов аiÎА и biÎВ таких, что перестановка их местами приводит к уменьшению целевой функции. После их перестановки получаем К1 и F1, причем DF1=F1 – F0 > 0. Процесс перестановок повторяется до тех пор пока существует перестановка, которая < F. В результате получим серию вариантов K0, K1…Ki и Ki, которым соответствуют F0,F1…Fi и Ki, причем значение перестановок таково, что мы получаем монотонно убывающую последовательность F.

Такой итерационный процесс может привести к локальному минимуму.

Пройти локальный оптимум позволяет метод групповых перестановок. Обмен идет группами элементов, а не парами.

Рассмотрим один из способов выделения группы. Для всех пар аiÎА и biÎВ DF выбираем пару элементов А1 и В1 с макс DF временно осуществляем их перестановку. Процесс повторяем К раз до тех пор пока все элементы подмножества А и В не поменяются местами. Далее строится зависимость DF от шага обмена К.

По полученной кривой определяют шаг обмена К*, при котором значение p>0 максимально для

 
 

некоторого ряда при t=1,…,k

Выполняем обмен группами a1,a2….ak из узла А в группы b1,b2….bк из узла В.

Произведение группового обмена улучшает его критерий между элементами связей.

 

Рис исходной компоновки Результат обмена

А В А В

 

 

В этом рисунке, если делать обмен одной парой элементов, то не уменьшает число меж соединений. Переносим элементы Е5 и Е6 из В в А и наоборот приводит к уменьшению меж узловых связей с 6-го до 2-го.

Итерационные алгоритмы дают лучшее качество решения, чем последовательные, но повышают затраты машинного времени. Для окончания итерации процессу задают число итераций или задают требуемую точность в виде условия:


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)