Как лучше максимизировать дискретную функцию? Есть функция f = (a, b, c, ... ) где
в качестве аргументов а, b, c - могут передаваться значения, которые изменяются от k до n (разные для каждого а,b,c)
1) нужно получить значения a, b, c при которых f - максимально
2) нужно получить комбинации интервалов a,b,c при которых f не ниже порога fMin
Т.к на обычном CPU полный перебор требует большого количества времени, нужно более производительное решение.
Есть ли какие-нибудь библиотеки или готовые высокопроизводительные алгоритмы решающие эту задачу на GPU (CUDA)?
Или может быть есть другие хитрые математические способы хотя бы приблизительно найти результат?
аргументы a,b,c - в какой-то степени коррелируют со значением функции f
Слышал про градиентный спуск, который ищет экстремум функции, но остаётся вопрос как получить интервалы аргументов при которых f не меньше минимально допустимого порога
Как лучше максимизировать дискретную функцию? Есть функция f = (a, b, c, ... ) где
в качестве аргументов а, b, c - могут передаваться значения, которые изменяются от k до n (разные для каждого а,b,c)
1) нужно получить значения a, b, c при которых f - максимально
2) нужно получить комбинации интервалов a,b,c при которых f не ниже порога fMin
Т.к на обычном CPU полный перебор требует большого количества времени, нужно более производительное решение.
Есть ли какие-нибудь библиотеки или готовые высокопроизводительные алгоритмы решающие эту задачу на GPU (CUDA)?
Или может быть есть другие хитрые математические способы хотя бы приблизительно найти результат?
аргументы a,b,c - в какой-то степени коррелируют со значением функции f
Слышал про градиентный спуск, который ищет экстремум функции, но остаётся вопрос как получить интервалы аргументов при которых f не меньше минимально допустимого порога
в качестве аргументов а, b, c - могут передаваться значения, которые изменяются от k до n (разные для каждого а,b,c)
1) нужно получить значения a, b, c при которых f - максимально
2) нужно получить комбинации интервалов a,b,c при которых f не ниже порога fMin
Т.к на обычном CPU полный перебор требует большого количества времени, нужно более производительное решение.
Есть ли какие-нибудь библиотеки или готовые высокопроизводительные алгоритмы решающие эту задачу на GPU (CUDA)?
Или может быть есть другие хитрые математические способы хотя бы приблизительно найти результат?
аргументы a,b,c - в какой-то степени коррелируют со значением функции f
Слышал про градиентный спуск, который ищет экстремум функции, но остаётся вопрос как получить интервалы аргументов при которых f не меньше минимально допустимого порога
Похожие вопросы
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Для максимизации дискретной функции, вы можете использовать методы оптимизации, такие как генетические алгоритмы, метаэвристические алгоритмы или алгоритмы оптимизации на основе искусственных нейронных сетей.
Для работы с GPU (CUDA) можно использовать библиотеки, такие как cuBLAS, cuDNN или PyCUDA для оптимизации графического процессора. Кроме того, вы можете написать собственные ядра CUDA для оптимизации вычислений на GPU.
Чтобы найти интервалы аргументов при которых значение функции не ниже определенного порога, вы можете использовать методы локальной оптимизации, такие как градиентный спуск с ограничениями (constrained optimization) или методы оптимизации с ограничениями.
Если значения аргументов a, b, c коррелируют с значением функции f, то может быть полезно применить методы анализа чувствительности (sensitivity analysis) для определения влияния изменения каждого аргумента на значение функции.
Наконец, вы можете использовать методы численной оптимизации, такие как алгоритмы глобальной оптимизации (например, алгоритмы роя частиц или алгоритмы имитации отжига) для нахождения глобального максимума функции.