Обсуждение статьи "Популяционные алгоритмы оптимизации: Метод Нелдера-Мида, или метод симплексного поиска (Nelder–Mead method, NM)"
Спасибо, ждем ООП-обертку!
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Популяционные алгоритмы оптимизации: Метод Нелдера-Мида, или метод симплексного поиска (Nelder–Mead method, NM):
Статья представляет полное исследование метода Нелдера-Мида объясняя, как симплекс — пространство параметров функции — изменяется и перестраивается на каждой итерации для достижения оптимального решения, а также описывает способ улучшения этого метода.
Метод Нелдера-Мида был разработан в 1965 году Джоном Нелдером и Роджером Мидом. Они искали метод оптимизации, который мог бы работать с функциями, не имеющими производных или не имеющими аналитических формул для производных. Они также хотели разработать метод, который был бы прост в реализации и эффективен для использования на вычислительных машинах того времени. Исследования привели их к идее использования симплекса - многогранника в пространстве параметров функции.
История создания метода началась с работы Джона Нелдера и его коллег в лаборатории компьютерных наук в Оксфорде. Они столкнулись с проблемой оптимизации функций, которые не имели аналитических производных или были слишком сложны для их вычисления. Традиционные методы оптимизации, такие как градиентные методы, не были применимы в таких случаях. Вместо этого, Нелдер и Мид предложили новый метод, который основывался на итеративном поиске оптимального решения в пространстве параметров функции.
Метод Нелдера-Мида получил название "симплекс-метод" и был опубликован в статье "A Simplex Method for Function Minimization" в журнале "The Computer Journal" в 1965 году. Этот метод был принят научным сообществом и стал широко использоваться в различных областях, требующих оптимизации функций.
Симплекс представляет собой набор точек, образующих многогранник, где каждая точка - это набор значений параметров оптимизируемой функции. Идея заключается в том, чтобы изменять и перемещать симплекс в пространстве параметров, чтобы найти оптимальное значение функции.
Автор: Andrey Dik