Ноябрь 15th, 2014
Преимуществом непараметрического алгоритма является сравнительно небольшое количество вычислений, поскольку только один раз необходимо решать задачу параметрической идентификации. К недостаткам следует отнести жесткую структуру строящейся модели. Несмотря на необходимость реализации перебора значительного количества моделей, оптимизация осуществляется только среди заданных элементов банка математических моделей. Отметим, что алгоритм направлен на реализацию и использование в предположении о начальном линейном представлении искомой зависимости. Поскольку непараметрическая идентификация связана с вычислениями значений фиксированных функций, то ее рационально использовать для предварительного анализа.
Разработка и использование параметрического алгоритма требуют определенной квалификации, поскольку необходимо реализовать две сравнительно сложные технологии: оптимизированный генетический алгоритм и процедуру аналитической записи искомой зависимости. Генетический алгоритм в данном методе считаем оптимизированным, поскольку отбор родителей осуществляется по методу протекции (в 80% случаев направленно среди потенциальных решений, которые эффективнее средних решений по значению фитнесс-функции), формирование новой популяции выполняется элитным методом, который гарантирует получение глобального оптимума, хоть и не указывается на конструктивный путь его получения. Кроме того, суженной является область поиска оптимальных значений параметров, что значительно ускоряет их поиск. Заметим, что точность результата, полученная с помощью второго алгоритма, является высокой, но время построения модели относительно большое. Если ваш трактор сломался, то Ремонт тракторов вы найдете здесь.
Получив зависимости (2.6), формируем таблицу, в которой будут находиться значения кортежа <этаж, цена квадратного метра, уровень пожарной безопасности>. Тогда, используя уже разработанные алгоритмы или МГуА, легко осуществить идентификацию (2.7) и построить соответствующую поверхность. Кроме этого, идентификация зависимостей (2.6) позволяет осуществить предварительный анализ аспектов области компромисса. Предположим, что графическое представление (2.6) имеет вид, приведенный на рис. 5.10а.
