|
пространстве управляемых параметров. Анализ проводился методом имитационного моделирования. В таблице 3.4. приведены значения параметров алгоритма в одном из экспериментов. Размерность пространства управляемых параметров равна 4, количество повторных реализаций 400. Таблица 3.4. З Н А Ч Е Н И Я У П Р А В Л Я Е М Ы Х П А Р А М Е Т Р О В ЦА о у Ох() К а с 9 1 3 500 0.3 0.3 В таблице: А норма матрицы А; <ту дисперсия оценки функционала; 0хо дисперсия выбора начального значения управляемого параметра; К число шагов алгоритма; а, с фиксированные коэффициенты. Распределение нормы управляемого параметра при постоянной длине шага 40 35 30 25 20 О о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о О О ) СО СО Ю_ T f 00 OJ т о VOJ СО T t Ю CD h00 Т-' o ’ о~ о ’ о' о ’<э о" о' о" о' o ' о ’ о" о' о" о" о' О Т К Л О Н Е Н И Е Рис. 3.15. |
1)при далеких от экстремума начальных состояниях значение параметра ао лучше брать большим, а при близких малым. При этом величина дисперсии оценки функционала практически не влияет на оптимальное значение а0 ; 2)увеличение нормы, квадратичной функции А приводит к уменьшению оптимальных значений параметров ао и со. Увеличение как нормы, так и дисперсии оценки уменьшает влияние начального отклонения от экстремума на выбор значений параметров а0и с0; 3)при вариациях дисперсии оценки функционала получен следующий результат: увеличение СКО оценки Y в 10 раз привело к увеличению СКО оценки параметра X в 3 раза. Таким образом, дисперсия оценки функционала слабо влияет на сходимость алгоритма. Анализ поведения алгоритма при постоянной длине шага Если значения коэффициентов и ск зафиксировать и сделать постоянными, то получим управляющий алгоритм с постоянным шагом, который реализует некоторый процесс бесконечного блуждания в пространстве управляемых параметров. Анализ проводился методом имитационного моделирования. В таблице 4.2. приведены значения параметров алгоритма в одном из экспериментов. Размерность пространства управляемых параметров равна 4, количество повторных реализаций 400. Таблица 4.2. ЗНАЧЕНИЯ УПРАВЛЯЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ 254 1А СТУ 0x0 К а с 9 1 3 500 0.3 0.3 В таблице: [А норма матрицы А; аудисперсия оценки функционала; |