Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/19467
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.advisorЯхно, В. М.-
dc.contributor.authorСергєєв, Д. Д.-
dc.date.accessioned2022-02-16T11:38:16Z-
dc.date.available2022-02-16T11:38:16Z-
dc.date.issued2021-12-
dc.identifier.citationСергєєв Д. Д. Експериментальне обґрунтування якості градієнтних методів оптимізації : дипломна магістерська робота за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки / Д. Д. Сергєєв ; наук. кер. В. М. Яхно ; рец. Б. Л. Шрамченко. – Київ : КНУТД, 2021. – 59 с.uk
dc.identifier.urihttps://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/19467-
dc.description.abstractРозглянуті практичні аспекти реалізації широкого кола градієнтних методів мінімізації функцій. На прикладі еліптичних та не опуклих функцій проведено експериментальне дослідження основних параметрів збіжності модифікацій методу градієнтного спуску. Модифікації визначали вибір кроку та напрямку спуску, технології з розширенням просторів у створенні градієнтів та методи, що будують напрямки спуску з допомогою градієнтів. Ефективні методи враховують особливості двох послідовних напрямків спуску, які теоретично забезпечують прискорену збіжність, але це потребує експериментального підтвердження. Різні модифікації мають різну ефективність для різних класів задач. Визначенню ефективних модифікацій посвячена робота. На прикладі еліптичних та не опуклих функцій проведено експериментальне дослідження основних параметрів збіжності модифікацій методу градієнтного спуску.uk
dc.description.abstractРассмотрены практические аспекты реализации градиентных методов безусловной минимизации. На примере эллиптических и не выпуклых функций проведено экспериментальное исследование основных параметров сходимости модификаций метода. Модификации определяли выбор шага и направления спуска, технологии с расширением пространств в создании градиентов и методы, строящие направления спуска с помощью градиентов. Эффективные методы учитывают особенности двух последовательных направлений спуска, которые теоретически обеспечивают ускоренную сходимость, но это требует экспериментального подтверждения. Существует множество эффективных методов оптимизации выпуклых негладких функций, использующих градиент функции для определения направления нахождения новой точки. Эти технологии используются также в качестве основы построения многих других многочисленных методов оптимизации, имеющих практическое применение.uk
dc.description.abstractPractical aspects of realization of a wide range of gradient methods of function minimization are considered. An experimental study of the main parameters of the convergence of modifications of the gradient descent method was performed on the example of elliptical and nonconvex functions. Modifications determined the choice of step and direction of descent, technologies with the expansion of spaces in the creation of gradients and methods that build directions of descent with the help of gradients. Effective methods take into account the features of two consecutive descent directions, which theoretically provide accelerated convergence, but this requires experimental confirmation.uk
dc.language.isoukuk
dc.publisherКиївський національний університет технологій та дизайнуuk
dc.subjectдослідження операційuk
dc.subjectметоди оптимізаціїuk
dc.subjectмоделі данихuk
dc.subjectавтоматизована системаuk
dc.subjectисследование операцийuk
dc.subjectметоды оптимизацииuk
dc.subjectуправления запасамиuk
dc.subjectмодели данныхuk
dc.subjectавтоматизированная системаuk
dc.subjectoperations researchuk
dc.subjectoptimization methodsuk
dc.subjectinventory managementuk
dc.subjectdata modelsuk
dc.subjectautomated systemuk
dc.titleЕкспериментальне обґрунтування якості градієнтних методів оптимізаціїuk
dc.title.alternativeЭкспериментальное обоснование качества градиентных методов оптимизацииuk
dc.title.alternativeExperimental justification of quality gradient optimization methodsuk
dc.typeДипломний проектuk
local.contributor.altauthorСергеев, Денис Дмитриевич-
local.contributor.altauthorSergeev, Denis Dmitrovich-
local.subject.facultyФакультет мехатроніки та комп'ютерних технологійuk
local.subject.departmentКафедра комп'ютерних наукuk
local.subject.method1uk
local.diplom.groupМгІТ-2-20uk
local.diplom.targetМета дослідження – є розробка рекомендацій до від вибору параметрів алгоритмів, що для отримання розв’язку задачі мінімізації будують послідовності x1 ,…, xk, .xk+1…∈ En, з допомогою співвідношення xk+1 = xk − stepk1 vk1 -- stepk2 vk2, k =0, 1 … xk+1 , xk ∈ En, stepk1 , stepk2 ∈ E1.uk
local.diplom.objectПринципи побудови оптимізаційних алгоритмів за схемою xk+1 = xk − stepk1 vk1 -- stepk2 vk2, k =0, 1 … xk+1 , xk ∈ En, stepk1 , stepk2 ∈ E1. Сучасні графічні методи згортки отриманої в обчисленнях інформації для представлення результатів. Методи і технологія розробки та проектування програмного забезпечення та інформаційних систем.uk
local.diplom.predmetПредметом дослідження є зв'язок практичної швидкості збіжності градієнтних алгоритмів з параметрами алгоритмів та властивостями функцій, що мінімізуються.uk
local.diplom.methodОсновними методами дослідження, що застосовані і потребують сформульованої задачі є програмування і математичні методи дослідження операцій.uk
local.diplom.okrМагістрuk
local.diplom.speciality122 Комп’ютерні наукиuk
local.diplom.programКомп’ютерні наукиuk
local.contributor.altadvisorЯхно, Владимир Михайлович-
local.contributor.altadvisorYakhno, Vladimir Mikhailovich-
Розташовується у зібраннях:Кафедра комп'ютерних наук (КН)
Магістерський рівень

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Dyplom122_Sergeev_Yakhno.pdf1,22 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.