изменяют значения параметров, двигаясь в направлении наискорейшего убывания градиента. Это методы эффективно работают с гладкими и дифференцируемыми функциями.
2. Генетические алгоритмы:
Генетические алгоритмы вдохновлены процессами естественного отбора в биологии. Они представляют популяцию возможных решений в виде генотипов, которые эволюционируют через операции скрещивания, мутации и селекции. Лучшие решения «выживают» и передают свои характеристики следующему поколению. Генетические алгоритмы умеют находить оптимальные решения в пространстве параметров, особенно когда пространство поиска сложно и многомерно.
3. Методы дифференциальной эволюции:
Методы дифференциальной эволюции вдохновлены принципом разныхи операторов обращений на генетическом уровне. Они создают новые кандидаты решений путем комбинирования лучших решений из текущей популяции с помощью разных операторов обращения. Дифференциальная эволюция показывает хорошие результаты для некоторых сложных и негладких функций.
4. Методы динамического программирования:
Методы динамического программирования разбивают задачу на подзадачи и решают их последовательно. Они строят оптимальные решения для каждой подзадачи, используя полученные результаты для подсчета оптимального решения исходной задачи. Этот метод особенно эффективен для задач дискретной оптимизации с определенной структурой.
Каждый метод оптимизации имеет свои преимущества и ограничения и может быть применим в разных ситуациях. Выбор метода оптимизации зависит от характеристик системы контроля плазмы и конкретных целей контроля и оптимизации. Однако общей целью всех этих методов является нахождение оптимальных параметров и режимов, которые обеспечивают максимальную эффективность и надежность контроля плазмы.
Основные характеристики методов дифференциальной эволюции включают:
Методы дифференциальной эволюции представляют собой группу алгоритмов оптимизации, которые моделируют механизмы естественного отбора для поиска оптимальных параметров. Они основаны на генерации и оценке случайных вариантов параметров, которые эволюционируют в соответствии с заданными правилами.
1. Генерация начальной популяции: Начальная популяция состоит из случайных вариантов параметров, представленных в виде векторов или генотипов. Эти варианты создаются на основе заданных ограничений и предполагаются обладающими потенциалом для оптимизации.
2. Операторы различных генетических механизмов: Методы дифференциальной эволюции используют различные генетические операторы для изменения, комбинирования и обновления вариантов параметров. Операторы включают в себя мутацию, кроссовер и селекцию, в основе которых лежат механизмы естественного отбора.
3. Оценка и выборка лучших вариантов: После генерации новых вариантов параметров с использованием генетических