eGospodarka.pl
eGospodarka.pl poleca

eGospodarka.plGrupypl.comp.programmingMetody genetyczne a minimum funkcjiRe: Metody genetyczne a minimum funkcji
  • Data: 2010-07-22 20:53:58
    Temat: Re: Metody genetyczne a minimum funkcji
    Od: Mariusz Marszałkowski <m...@g...com> szukaj wiadomości tego autora
    [ pokaż wszystkie nagłówki ]

    On 22 Lip, 18:41, "Borneq" <b...@a...hidden.pl> wrote:
    > Użytkownik "Segmentation Fault" <c...@o...eu> napisał w
    > wiadomościnews:4c4854cc$0$19182$65785112@news.neostr
    ada.pl...
    >
    > >> A nie możesz policzyć dyskretnej pochodnej?
    > > Numerycznej miało być
    Pewnie kolega może policzyć, ale numeryczna pochodna zaprzepaszcza
    szybkość i dokładność jaką dają algorytmy gradientowe.

    > Szybko liczy metoda najszybszego spadku ale nie wiadomo jaki współczynnik
    > alfa dobrać.
    Współczynnik coraz mniejszy. Zaczynasz np. od 1 i co iteracje dajesz
    np.
    alpha = alpha * 0.999.

    Możesz też w każdej iteracji dobierać adaptacyjnie długość kroku.

    np tak:

    error = eval( parametry[] );
    g[] = gradient();
    norm = norma( n );
    if( norm < 0.000001 ) koniec;
    step = 0.1;
    sum_step = 0;
    kopia[] = parametry[];
    while( fabs(step) > 0.000001 && fabs(sum_step) < 1.0 ) {
    parametry[1..n] = parametry[1..n] -gradient[1..n] / norm * step;
    tmp = eval( parametry[] );
    if( tmp < error ) {
    error = tmp;
    sum_step += step;
    step = step * +2;
    kopia[] = parametry[];
    } else {
    parametry[] = kopia;
    step = step / -2;
    }
    }

    Pozdrawiam

Podziel się

Poleć ten post znajomemu poleć

Wydrukuj ten post drukuj


Następne wpisy z tego wątku

Najnowsze wątki z tej grupy


Najnowsze wątki

Szukaj w grupach

Eksperci egospodarka.pl

1 1 1

Wpisz nazwę miasta, dla którego chcesz znaleźć jednostkę ZUS.

Wzory dokumentów

Bezpłatne wzory dokumentów i formularzy.
Wyszukaj i pobierz za darmo: