MAS - Wykład nr 14 | Mariusz Trzaska PJATK
Pełen tekst
Powiązane dokumenty
Działanie algorytmu oparte jest na minimalizacji funkcji celu , zdefiniowanej jako suma funkcji kosztu ( ) oraz funkcji heurystycznej ( ).. W każdym kroku algorytm
[r]
wybranego punktu. Przy czym jeśli w danym sąsiedztwie znajduje się rozwiązanie umieszczone aktualnie na liście tabu- nie bierzemy go pod uwagę. Oczywiście po pewnej
wybranych punktów i wartość oczekiwana populacji bazowej (czerwony i niebieski krzyżyk) będą się w przybliżeniu pokrywały - rozkład będzie się więc zachowywał jak w
Warto zauważyć, że możliwe punkty wylosowane z kolejnej populacji są dyskretne – dla μ punktów w populacji jest maksymalnie μ 2 par punktów o których przeskalowaną
W tym celu ewaluator przypisuje do zadanego punktu w logu wartość funkcji celu, która następnie może zostać wykorzystana przez metodę optymalizacyjną
● Znacznie większa łatwość przekraczania siodeł ● Znacznie większa trudność lokalizacji. “lepszych“ siodeł w
To estimate a quantile of an unknown distribution F from the family F of all continuous and strictly in- creasing distribution functions we construct the optimal estimator in the