Optimization methods allow larger n

Optimization methods allow larger numbers of points to be specified than do the precision methods, limited only by available computer time and numerical roundoft er ror. Table 5-5 shows a variety of optimization schemes ranging from the mundane (least squares) to the esoteric (fuzzy logic, genetic algorithms). All require a computer-pro- grammed solution. Most can be run on current desktop computers in reasonably short times. Each different optimization approach has advantages and disadvantages in respect to convergence accuracy, reliability, complexity, speed, and computational burden. Convergence often depends on a good choice of initial assumptions ess values) for the linkage parameters. Some methods, if at all, do so to a minimum (only one of many possible solutions), and it may not be the best one for the task.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพให้จำนวนจุดระบุมากกว่า ทำวิธีความแม่นยำ จำกัดเฉพาะเวลาถ่ายและ roundoft เลขเอ้อ ถูกใหญ่ ตาราง 5-5 แสดงแผนงานเพิ่มประสิทธิภาพตั้งแต่โลกีย์ (อย่างน้อยสี่เหลี่ยม) ให้เลือกมากมายลึกลับ (ตรรกศาสตร์ อัลกอริทึมทางพันธุกรรม) ทั้งหมดต้องการคอมพิวเตอร์-pro - grammed โซลูชัน ส่วนใหญ่สามารถเรียกใช้บนคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปปัจจุบันในเวลาสั้น ๆ สมเหตุสมผล แต่ละวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างมีข้อดีและข้อเสียในการบรรจบกันความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ ความซับซ้อน ความเร็ว และคำนวณภาระ บรรจบกันมักจะขึ้นอยู่กับค่า ess สมมติฐานเบื้องต้นทาง) สำหรับพารามิเตอร์เชื่อมโยง บางวิธี เลย ถ้าทำให้ต่ำ (เพียงหนึ่งปัญหามากมาย), และมันอาจไม่ได้ดีที่สุดสำหรับงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพช่วยให้ตัวเลขขนาดใหญ่ของจุดที่จะมีการระบุกว่าวิธีการที่มีความแม่นยำที่ จำกัด ด้วยเวลาที่เครื่องคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่และ roundoft ตัวเลขเอ้อรอ ตารางที่ 5-5 แสดงให้เห็นถึงความหลากหลายของรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพตั้งแต่โลกีย์ (น้อยสแควร์) เพื่อลึกลับ (ตรรกศาสตร์ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม) ทุกคนจำเป็นต้องแก้ปัญหาที่ grammed คอมพิวเตอร์โปร ส่วนใหญ่สามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์เดสก์ทอปในปัจจุบันในช่วงเวลาสั้น ๆ พอสมควร แต่ละวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันมีข้อดีและข้อเสียในส่วนที่เกี่ยวกับความถูกต้องบรรจบความน่าเชื่อถือความซับซ้อนความเร็วและภาระการคำนวณ บรรจบมักจะขึ้นอยู่กับทางเลือกที่ดีของค่าลิงก์สมมติฐานเริ่มต้น) สำหรับพารามิเตอร์การเชื่อมโยง วิธีการบางอย่างถ้าที่ทุกคนทำเช่นนั้นให้น้อยที่สุด (เพียงหนึ่งในการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้มาก) และมันอาจจะไม่ดีที่สุดสำหรับงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพให้ตัวเลขขนาดใหญ่ของจุดที่จะมีการระบุมากกว่าความแม่นยำวิธีการ จำกัด เท่านั้น โดยเวลาคอมพิวเตอร์พร้อมใช้งาน และ roundoft เชิงตัวเลขเพื่อ ER ตารางที่ 5-5 แสดงความหลากหลายของรูปแบบที่เหมาะสมตั้งแต่ทางโลก ( อย่างน้อย ) ลึกลับ ( ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมแบบฟัซซี่ลอจิก ) ทั้งหมดต้องใช้คอมพิวเตอร์โปร - grammed โซลูชั่นที่สุดสามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์เดสก์ทอปในปัจจุบันเหมาะสมสั้นครั้ง แต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกัน การเพิ่มประสิทธิภาพในการบรรจบกันของความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ ความเร็ว และ การคำนวณภาระ บรรจบกันบ่อยๆขึ้นอยู่กับทางเลือกที่ดีของสมมติฐานค่าเริ่มต้น ESS ) สำหรับค่าพารามิเตอร์ วิธีการบางอย่าง , ถ้าที่ทั้งหมดทําให้น้อย ( เพียงหนึ่งของโซลูชั่นมากที่สุด ) , และมันอาจเป็นหนึ่งที่ดีที่สุดสำหรับงาน