Название:	Теория и применение случайного поиска
	Редактор:	Растригин Л. А.
	Авторы:	Бахарев А. Т., Зуев А. К., Камилов М. М., Медведев Г. А., Петраш Ш., Попов П. Н., Растригин Л. А., Рипа К. К., Рубинштейн Я. С., Трахтенберг В. С.
	Издание:	Рига: "Зинатне", 1969. — 309 с.
	Формат:	DjVu ("сырой" OCR)
	Размер:	9.67 Mb
	Обработка:	al_hromov
	Ссылки:	HTTP

Аннотация издательства: В монографии рассматриваются и анализируются проблемы случайного поиска как эффективного метода многопараметрической оптимизации сложных систем. Большое внимание уделено связи случайного поиска с другими методами оптимальных решений (поисковыми и непоисковыми).

Монография имеет обзорный характер, в ней затрагиваются такие актуальные проблемы теории поиска, как обучение, сходимость, планирование экстремальных экспериментов, идентификация, синтез динамических моделей и другие теоретические аспекты случайного поиска. Кроме того, здесь нашли отражение и прикладные проблемы, связанные с многомерной экстраполяцией, синтезом оптимальных многопороговых логических элементов и оптимальным управлением одним химико-технологическим процессом.

Книга рассчитана на инженеров и техников, занимающихся теорией и практикой поисковых самонастраивающихся систем, а также на лиц, интересующихся различными применениями поиска.

• Предисловие

• Глава I. Статистические методы поисковой оптимизации
  • § 1.1. Проблема поисковой оптимизации
  • § 1.2. Общая схема поиска
  • § 1.3. Примеры применения общей схемы
  • § 1.4. Два фронта решения проблемы поисковой оптимизации
  • § 1.5. Статистический градиент
  • § 1.6. Алгоритмы спуска
  • § 1.7. Обобщенные алгоритмы

• Глава II. Нерешенные проблемы случайного поиска
  • § 2.1. Введение
  • § 2.2. Математическая формулировка задач случайного поиска
  • § 2.3. Локальные алгоритмы случайного поиска
  • § 2.4. Семантические аспекты теории информации случайного поиска
  • § 2.5. Алгоритмы глобального случайного поиска

• Глава III. Процессы самообучения при случайном поиске
  • § 3.1. Постановка задачи
  • § 3.2. Стохастические алгоритмы обучения биологических систем
  • § 3.3. Алгоритмы обучения при случайном поиске
  • § 3.4. Моделирование самообучения на автоматах

• Глава IV. Идентификация объекта в процессе случайного поиска
  • § 4.1. Введение
  • § 4.2. Оценка параметров объекта управления в режиме нормальной эксплуатации
  • § 4.3. Статистические оценки динамических характеристик объекта
  • § 4.4. Определение характеристик объекта методом статистической самонастраивающейся модели
  • § 4.5. Оценка параметром объекта оптимизации в процессе случайного поиска
  • § 4.6. Оценки в линейном и центральном поле
  • § 4.7. Статистический поиск с адаптацией

• Глава V. Сопоставление случайного поиска и стохастической аппроксимации
  • § 5.1. Постановка задачи
  • § 5.2. Сходимость алгорима случайного поиска
  • § 5.3. Сопоставление случайного поиска и стохастической аппроксимации в задачах оптимизации
  • § 5.4. Кусочно-линейная аппроксимация функции, оптимизируемой в обстановке помех
  • § 5.5. Надежность случайного поиска в обстановке помех

• Глава VI. Применение методов случайного поиска в задачах планирования экспериментов
  • § 6.1. Объект и цели теории планирования экспериментов
  • § 6.2. Понятие эффективности метода решения
  • § 6.3. Проблема оптимального числа измерений

• Глава VII. Анализ шаговых алгоритмов случайного поиска экстремума при наличии помех
  • § 7.1. Алгоритмы управления и вероятность однотактовых переходов
  • § 7.2. Эффективность поиска при отсутствии помех
  • § 7.3. Влияние помех на эффективность стохастических алгоритмов
  поиска

• Глава VIII. Случайный поиск как метод синтеза динамического объекта
  • § 8.1. Методы определения динамических характеристик объектов
  • § 8.2. Постановка задачи и цель исследования
  • § 8.3. Результаты предварительных аналитических исследований и экспериментов на аналоговой установке МН-7
  • § 8.4. Построение идеальной модели
  • § 8.5. Построение реальной модели
  • § 8.6. Краткие выводы

• Глава IX. Экстраполяцнонный метод адаптации модели динамического объекта
  • § 9.1. Методы адаптации модели
  • § 9.2. Метод многомерной линейной экстраполяции
  • § 9.3. Экспериментальное исследование алгоритма многомерной экстраполяции

• Глава X. Случайный поиск в задачах синтеза многопороговых элементов
  • § 10.1. Пороговая логика
  • § 10.2. Многопороговый элемент
  • § 10.3. Постановка задачи синтеза оптимального линейного МПЭ
  • § 10.4. Индексные зоны
  • § 10.5. Свойства функций k=k(W) и τ=τ(W)
  • § 10.6. Методы решения задачи синтеза оптимального линейного МПЭ
  • § 10.7. Синтез надежного линейного МПЭ

• Глава XI. Применение случайного поиска для идентификации некоторых химнко-технологических процессов
  • § 11.1. Некоторые вопросы обучения моделей технологических объектов с применением случайного поиска
  • § 11.2. Обучение модели объекта с изменяющимися характеристиками
  • § 11.3. Корректировка коэффициентов регрессионных уравнений конверсии метана методом обучающейся модели

• Литература