Освоение контроля плазмы: Раскрывая потенциал формулы. Ultimate plasma control efficiency. ИВВ

гарантируют нахождение глобального минимума, поскольку они могут застревать в локальных минимумах.

      4. Выбор шага обучения и критерия остановки: Важно выбрать правильный размер градиентного шага или скорость обучения. Слишком большой шаг может привести к расходимости, а слишком маленький шаг может замедлить сходимость. Также важно определить критерий остановки, чтобы остановить итерации, когда достигнуто достаточное приближение к оптимальному решению.

      Методы градиентного спуска являются популярными и эффективными методами оптимизации для непрерывных и гладких систем контроля. Если функция выпуклая и гладкая, методы градиентного спуска обеспечивают сходимость к глобальному минимуму. Однако при наличии сложной функции или присутствии локальных минимумов они могут застревать в них. Определение наилучшего метода и настройка его параметров часто требует исследования и экспериментов для конкретной задачи оптимизации контроля плазмы.

      Процесс оптимизации с использованием генетических алгоритмов состоит из следующих шагов:

      Генетические алгоритмы являются эвристическими методами оптимизации, основанными на идеях естественного отбора и эволюции. Они используются для нахождения оптимального значения или набора значений переменных в задачах оптимизации.

      1. Инициализация популяции: В начале алгоритма создается начальная популяция, которая состоит из набора случайных вариантов параметров. Каждый вариант представляет одного потенциального решения для задачи оптимизации.

      2. Определение функции приспособленности: Для каждого варианта в популяции вычисляется значение целевой функции или функции приспособленности, которое оценивает его качество или эффективность. Чем лучше решение, тем выше его значение функции приспособленности.

      3. Селекция: В этом шаге отбираются наиболее приспособленные варианты из популяции для создания новой популяции. Вероятность выбора варианта зависит от его значения функции приспособленности.

      4. Скрещивание: Выбранные варианты парно скрещиваются, и их генетический материал комбинируется для создания новых потомков. Скрещивание может быть выполнено, например, путем смешивания генетических характеристик родителей.

      5. Мутация: Иногда случайно происходят мутации в генетическом материале потомков, приводящие к изменению их параметров. Мутации помогают вносить разнообразие в популяцию и исследовать новые области пространства параметров.

      6. Формирование новой популяции: На основе скрещивания и мутации создается новая популяция, которая заменяет предыдущую популяцию. Это позволяет популяции с каждой итерацией становиться все более оптимальной.