Random optimization
http://dbpedia.org/resource/Random_optimization an entity of type: WikicatOptimizationAlgorithmsAndMethods
Random optimization (RO) is a family of numerical optimization methods that do not require the gradient of the problem to be optimized and RO can hence be used on functions that are not continuous or differentiable. Such optimization methods are also known as direct-search, derivative-free, or black-box methods. The name random optimization is attributed to Matyas who made an early presentation of RO along with basic mathematical analysis. RO works by iteratively moving to better positions in the search-space which are sampled using e.g. a normal distribution surrounding the current position.
rdf:langString
L'optimisation aléatoire (OA) est une famille de méthodes d'optimisation numérique qui ne nécessite pas de connaître le gradient du problème pour être utilisée, comme dans le cas de fonctions non continues ou non différentiables. Ces méthodes sont aussi connues sous le nom de recherche directe, méthodes sans dérivation ou méthodes boîte noire.
rdf:langString
Випадкова оптимізація (ВО, англ. RO) — це сімейство методів чисельної оптимізації, які не вимагають оптимізації градієнта задачі, і тому ВО можна використовувати для функцій, які не є безперервними або диференційованими. Такі методи оптимізації також відомі, як методи прямого пошуку, без похідних чи методів чорної коробки.
rdf:langString
rdf:langString
Optimisation aléatoire
rdf:langString
Random optimization
rdf:langString
Випадкова оптимізація
xsd:integer
147864
xsd:integer
901617088
rdf:langString
L'optimisation aléatoire (OA) est une famille de méthodes d'optimisation numérique qui ne nécessite pas de connaître le gradient du problème pour être utilisée, comme dans le cas de fonctions non continues ou non différentiables. Ces méthodes sont aussi connues sous le nom de recherche directe, méthodes sans dérivation ou méthodes boîte noire. Le nom d'optimisation aléatoire (random optimization) est attribué à Matyas, qui présenta une analyse mathématique de base des méthodes. L'optimisation aléatoire consiste en des déplacements itératifs vers de meilleures positions dans l'espace de recherche, positions déterminées selon une distribution normale autour de la position courante.
rdf:langString
Random optimization (RO) is a family of numerical optimization methods that do not require the gradient of the problem to be optimized and RO can hence be used on functions that are not continuous or differentiable. Such optimization methods are also known as direct-search, derivative-free, or black-box methods. The name random optimization is attributed to Matyas who made an early presentation of RO along with basic mathematical analysis. RO works by iteratively moving to better positions in the search-space which are sampled using e.g. a normal distribution surrounding the current position.
rdf:langString
Випадкова оптимізація (ВО, англ. RO) — це сімейство методів чисельної оптимізації, які не вимагають оптимізації градієнта задачі, і тому ВО можна використовувати для функцій, які не є безперервними або диференційованими. Такі методи оптимізації також відомі, як методи прямого пошуку, без похідних чи методів чорної коробки. Назва «випадкова оптимізація» приписується Матіасу (англ. Matyas) який початково представив ВО разом із основним математичним аналізом. ВО працює шляхом ітераційного переміщення до кращих позицій у просторі пошуку, які відбираються з використанням, наприклад, нормального розподілу навколо поточної позиції.
xsd:nonNegativeInteger
5016