Часто алгоритмы построения деревьев решений дают сложные деревья, переполненные данными, имеют много узлов и ветвей. В них трудно разобраться. В таких случаях бывает удобнее разбить дерево на несколько деревьев решений. [c.223]
Алгоритм построения деревьев [c.272]
Дайте характеристику метода построения деревьев событий. Объясните на конкретном примере алгоритм его применения. В каких случаях целесообразно использование данного метода [c.230]
Этап III. Построение дерева исходов как структуры, показывающей взаимосвязи особых состояний моделируемого проекта. Расчет характеристик ветвей дерева исходов (с помощью модифицированного алгоритма Тар-ри и алгоритмов СПУ). Преобразование дерева исходов к ветвящемуся типу (к структуре связей вершин а). [c.8]
Подробно модели и алгоритмы построения и оптимизации деревьев и таблиц решений рассмотрены в шестой главе. [c.275]
Постройте алгоритм порядка построения дерева целей. [c.199]
Для расчета коэффициента напряженности работ надо построить список всех полных путей сетевого графика. Для этого используется специальный алгоритм, основанный на преобразовании сетевого графика в многоуровневый граф типа дерева , но с повторяющимися вершинами. При построении дерева сетевого графика можно использовать таблицу длительностей работ. [c.33]
Алгоритм построения минимального покрывающего дерева [c.272]
Алгоритм решения задачи основан на постепенном построении графа (дерева) Г, сопоставлении узлам графа некоторой числовой характеристики w (нижней границы затрат времени на переналадки оборудования) и развитии того узла графа, для которого эта величина w меньше по сравнению с другими узлами. Каждый этап этого алгоритма соответствует нахождению [c.82]
Предпосылкой для построения системы гибкого планирования служит высокий уровень информации о частных альтернативах, которые могут быть реализованы, о возможных ситуациях и вероятности их появления, о воздействии альтернатив, ограничениях и т.д. Кроме того, нужно иметь эффективный алгоритм, чтобы быть в состоянии определить по дереву решений оптимальную цепочку частных планов. Особенно хороши для поиска решений по дереву решений приемы динамического расчета планов. Эти приемы позволяют составить общий план предприятия, ведущий к экстремальному решению обшей проблемы. [c.31]
В [85] рассматривается семейство методов, основанных на построении приоритетных списков вершин графов алгоритма и ВС. Предлагается три критерия для вершин графа ГА и три — для ГС. Списки формируются по убыванию (или возрастанию) одного из критериев, при равенстве критерия для нескольких вершин они упорядочиваются по второму критерию и т.д. Метод работает следующим образом. Специальная процедура выбирает одну вершину в ГА и назначает ее на некоторый процессор. Пересчитываются динамические критерии (которые зависят от уже проведенного назначения) и соответствующим образом переупорядочиваются списки. Первая вершина в списке вершин из ГА назначается на первый процессор в списке процессоров. Снова пересчитываются критерии и т.д. Метод работает, пока есть еще не назначенные вершины в ГА. Различные комбинации введенных шести критериев порождают большое число возможных методов, называемых стратегиями. В работе проведено численное сравнение 12 стратегий, которое показало, что каждая из них может оказаться оптимальней других в зависимости от типов графа алгоритма и графа ВС (рассмотрены такие графы, как деревья, решетки, гиперкубы). [c.146]
Дедуктивный метод рассматривается как некоторый процесс последовательного построения проектных решений Rt R, в котором из задачи Sk формулируется определенное ограничение ft+1 и исходная информация Ak+1 в решающей процедуре 7 +1 последующего этапа. Каждое из промежуточных решений R задачи представляется основанием ветвящегося дерева вариантов. Дедуктивный метод требует создания совокупности математических моделей MI М объекта проектирования. Структура математических моделей зависит от уровня рассматриваемых свойств. Авторы работы [39] выделяют четыре уровня изучения свойств. Применительно к проектированию ЭВМ 1) системных (архитектуры устройства), 2) алгоритмических (алгоритм функционирования), 3) логических (функциональная схема устройства), 4) конструктивных (монтажная схема). [c.22]
Возникает естественный вопрос "А зачем вообще нужна нейронная сеть для данного алгоритма " Ведь он может просто использовать обучающую выборку - известно же, какому классу принадлежит каждый пример. Более того, как бы хорошо ни была обучена сеть, она все равно будет делать ошибки, неправильно классифицируя некоторые примеры. Дело в том, что именно использование нейросетей в качестве Оракула дает возможность получать деревья решений, имеющих более простую структуру, чем у деревьев, обученных на исходных примерах. Это является следствием как хорошего обобщения информации нейронными сетями, так и использования при их обучении операции исправления данных ( LEARNING). Кроме того, алгоритмы построения деревьев, исходя из тренировочного набора данных, действительно разработаны и с их помощью такие деревья строятся путем рекурсивного разбиения пространства признаков. Каждый внутренний узел подобных деревьев представляет критерий расщепления некоторой части этого пространства, а каждый лист дерева - соответствует классу векторов признаков. Но в отличие от них TREPAN конструирует дерево признаков методом первого наилучшего расширения. При этом вводится понятие наилучшего узла, рост которого оказывает набольшее влияние на точность классификации генерируемым деревом. Функция, оценивающая узел п, имеет вид F(n) = r(n)( - f(n)), где r(ri) - вероятность достижения [c.181]
Поскольку всего имеется р + 1 вершина, в алгоритме Крускала делается р шагов, и на каждом из них выбирается ребро, не образующее цикла с ранее выбранными, то в результате его применения возникает дерево (см. теорему 4.1). Работу алгоритма Крускала удобно проиллюстрировать на примере построения дерева для однородной цепи Маркова, описанной в п. 4.1.1. На каждом из первых п — 1 шагов выбираются ребра вида (/, i + 1), на последнем шаге — ребро вида (0, /), так как все остальные ребра образуют цикл с ранее выбранными. Если отбросить связь нулевого веса, то получаем дерево, изображенное на рис. 4.1. [c.154]
Для разработки соответствующих алгоритмов и машинных программ для конкретных производств целесообразно использовать специальные методы, при которых построение алгоритмов диспетчирования осуществляется путем регламентированного применения определенного набора формальных правил, ведущих к построению дерева выбора диспетчерского решения (например, сетей Петри, графоаналитического метода переключательных схем ). В результате выбор того или иного диспетчерского решения (определенной траектории на дереве вариантов диспетчерских решений) может быть уподоблен переключениям в сетях логических релей-но-контактных схем. Построенные характеристические таблицы с формализованными вариантами записи командных фраз (команд) кодируются, и команда выдается автоматически в виде определенного кода. [c.490]
Построение графа структуры зависимостей по корреляционной матрице. Как установлено выше, граф G структуры зависимостей нормального вектора строго тяжелее любого дерева, построенного на тех же вершинах и отличающегося от G хотя бы одним ребром ненулевого веса. Поэтому задача нахождения G при известной корреляционной матрице R = fij сводится к задаче отыскания среди деревьев, которые можно построить на вершинах V(G) с весами, определяемыми W= r , дерева наибольшего веса. В теории графов последняя задача решается с помощью алгоритма Крускала [1341, носящего итерационный характер и заключающегося в следующем [c.154]
Недостаток этого метода в стремлении к полноте. В конечном итоге использование этого метода соответствует логике построения классических управленческих систем — системы показателей DuPont или дерево факторов стоимости, используемое в рамках концепции стоимостно-ориентированно-го управления. Однако сбалансированная система показателей не является методом разработки полной модели работы компании, она используется для изложения модели стратегии компании, содержащей в себе только избранные цели. Кроме того, возникает вопрос, почему цели не разрабатываются напрямую и в соответствии с принципом-причинно-следственной связи, а рассматриваются в рамках изолированных перспектив. Авторы некоторых публикаций отказываются от рассмотрения отдельных перспектив при разработке целей компании и следуют простому дедуктивно-аналитическому алгоритму (Hornung/Mayer, 1999, s. 390). [c.210]
В рамках ориентированного на стоимость подхода к построению сбалансированной системы показателей сначала оценивается влияние финансово-экономических факторов на рост стоимости компании. При этом строится дерево стоимости компании и оценивается чувствительность результирующего показателя к изменению многочисленных факторов. Эта ра бота от носится к финансово -экономической проекции сбалансированной системы показателей Предпосылкой для оценки прочих факторов создания стоимости является наличие ориентированной на стоимость стратегии компании. Стратегические цели компании формулируются и конкретизируются, исходя из базовой стратегической ориентации. Стратегические цели оцериваются на предмет того приведет ли их реализация к росту стоимости компании. При этом оценка стратегических целей осуществляется по двум критериям — содействие росту стоимости (какое влияние достижение этой цели окажет на рост стоимости компания) и аспекты реализаций (необходимы ли изменения, чтобы достичь ориентир о ванных на стоимость целей иди необходимо сохранить имеющийся статус-кво), Если в ходе такой оценки стратегический цели присваивается высокий приоритет, то с точки зрения сбалансированной системы показателей речь идет о релевантном факторе создания стоимости, НЕСЛО таких факторов не должно превьгшать 15, поскольку руководство компании в своей деятельности должно концентрироваться на ключевых аспектах работы компании, На рис, 7Л1 представлен алгоритм разработки важнейших стратегических факторов создания стоимости. [c.201]
Смотреть страницы где упоминается термин Алгоритм построения деревьев
: [c.108]Смотреть главы в:
Справочник по математике для экономистов -> Алгоритм построения деревьев