Читаю вчера вечером магистрантам методы оптимизации при поддержке принятия решений. "Перекрытие" с бакалавриатом им надо почти 100%-е, особенно тем, кто лет через 5 после окончания пришел.
Не слушают, конечно. В телеге катаются. Начинаю пояснять современными терминами.
В ходе СВО мобилизованный под обстрелом из стрелкового оружия ищет укрытие. От страха не видит ничего, кроме как на один шаг вправо, влево, вперед и назад. Выбирает, где пониже, чтобы не подстрелили. В этом процессе реализует метод покоординатного пошагового спуска, широко приеняемый в информационных системах из-за деревенской простоты и легкости реализации.
Основным недостатком метода является то, что, найдя полуобрушенную индивидуальную стрелковую ячейку, мобилизованный валится туда и вообще ничего не видит вокруг, стараясь не высовываться. Каждый шаг ведет его вверх, даже если размер шага уменьшать и уменьшать, стремясь к уменьшению погрешности метода. Однако в нескольких метрах от него может оказаться полноценный окоп, где было бы безопаснее. Эта проблема в оптимизации называется проблемой локального минимума. Не существует гарантированных методов выхода из ЛМ, кроме полного перебора всего интервала оптимизации, а в описанной ситуации он невозможен - бродящего по всей площади поля мобилизованного неминуемо подстрелят. Направляющий окрик из окопа в методе оптимизации невозможен. Поэтому для возможного выхода применяется короткий взгляд вдаль сначала в одном направлении, потом в другом. Применительно к программированию метода это реализуется таким циклом...
Слушают лучше.
|