User Tools
Site Tools
Sidebar
vybrane_stochasticke_algoritmy_simulovane_zihani_horolezecky_algoritmus
This is an old revision of the document!
Table of Contents
prvky nebo vztahy mezi nimi mají charakter náhodných jevů nebo náhodných veličin příp. náhodných procesů. Stochastický model uvažuje jednu nebo více náhodných složek a přibližuje se reálným dějům, ve kterých je nahodilá složka většinou přítomná. Ani stochastický model však neodpovídá reálné situaci zcela přesně, ale s určitou pravděpodobností. Příkladem může být regresní model, který popisuje statistickou závislost mezi veličinami. Z modelu lze usoudit, jakých hodnot bude „v průměru“ (nikoliv v jednotlivých případech) nabývat vysvětlovaná závislá proměnná při určité kombinaci hodnot vysvětlujících nezávislých proměnných. Stochastické modelování souvisí s vytvářením a řešením stochastických modelů. Má uplatnění spolu s možnostmi provádět simulace. Pomocí sestaveného stochastického modelu lze simulovat průběhy dějů při různých parametrech modelu a pozorovat očekávané chování systému. Z analýzy chování modelu v simulační úloze lze odvodit informace pro rozhodování.
slepý algoritmus
horolezecký algoritmus
- výstup na Everest v mlze a s amnézií
- je to technika výpočtu na hledání extrémní funkce (rozuměj - hledám globální extrémy)
- princip
- vyber náhodné místo (začátek)
- pokud hledám minimum, tak vyber sousední místa a vypočítej, které z daných míst je optimálnější (tudíž - má nejnižší hodnotu)
- pokud je funkční hodnota v nejlepším sousedícím místě nižší- označ toto místo za “nový začátek” a pokračuj od kroku 2
- pokračuj, dokud žádná aktuální funkční hodnota není nižší, než v aktuálním místě
- takovouto postupnou iterací by měl algoritmus dojít k nalezení globálního minima
zakázané hledání
simulované žíhání
metoda monte-carlo
Permalink vybrane_stochasticke_algoritmy_simulovane_zihani_horolezecky_algoritmus.1483530044.txt.gz · Last modified: by efox
oeffentlich
