Читать книгу SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры - - Страница 29

Алгоритм минимизации ошибки и оптимизации параметров для адаптации SSWI расширяет область применения формулы SSWI, предоставляя возможности по адаптации параметров на основе обратной связи и оптимизации, а также позволяет понимать вариабельность и стабильность SSWI. Эти алгоритмы помогают лучше адаптировать и улучшать значимость и стабильность синхронизированных взаимодействий между частицами в ядрах атомов для более эффективного управления и использования этих процессов.

Алгоритм адаптации параметров SSWI на основе обратной связи и оптимизации:

– Собрать данные или получить обратную связь о реальных значениях SSWI и соответствующих значениях параметров α, β, γ, δ, ε.

– Использовать методы адаптивной оптимизации, такие как алгоритмы обратного распространения ошибки или эволюционные алгоритмы, для обновления значений параметров на основе полученной обратной связи.

– Оценить разницу между ожидаемыми значениями SSWI и фактическими значениями и использовать эту информацию для корректировки параметров в направлении, которое улучшает соответствие SSWI.

– Продолжать итерационно обновлять параметры и оценивать SSWI на основе новых значений, чтобы достигнуть максимального соответствия или оптимальных результатов.

– Получить адаптивные значения параметров, которые учитывают специфические особенности и требования системы, оптимизируя SSWI на основе наблюдаемых данных и обратной связи.

Алгоритм адаптации параметров SSWI на основе обратной связи и оптимизации

1. Сбор данных или получение обратной связи:

– Собрать данные о реальных значениях SSWI и соответствующих значениях параметров α, β, γ, δ, ε, либо получить обратную связь из системы или процесса, зависящего от SSWI.

2. Адаптивная оптимизация параметров:

– Использовать методы адаптивной оптимизации, например, алгоритмы обратного распространения ошибки или эволюционные алгоритмы, для обновления значений параметров на основе полученной обратной связи.

– Эти методы помогут находить оптимальные значения параметров, которые максимизируют соответствие или оптимизируют SSWI.

3. Коррекция параметров:

– Оценить разницу между ожидаемыми значениями SSWI и фактическими значениями, используя текущие значения параметров.

– Использовать полученную информацию для корректировки параметров в направлении, которое улучшает соответствие SSWI.

4. Итеративное обновление параметров:

– Продолжать итерационно обновлять параметры и оценивать SSWI на основе новых значений параметров.

– Повторять этот процесс до достижения максимального соответствия или оптимальных результатов.

5. Получение адаптивных значений параметров:

– Получить адаптивные значения параметров, которые учитывают специфические особенности и требования системы или процесса.

– Эти значения позволяют оптимизировать SSWI на основе наблюдаемых данных и обратной связи, обеспечивая более точное соответствие и оптимальные результаты.

Таким образом, алгоритм адаптации параметров SSWI на основе обратной связи и оптимизации позволяет собрать данные или получить обратную связь, использовать адаптивную оптимизацию, корректировать параметры в направлении улучшения SSWI и итеративно обновлять параметры для достижения оптимальных результатов. Этот алгоритм позволяет получить адаптивные значения параметров, которые оптимизируют SSWI в соответствии с требованиями и особенностями системы или процесса.

Код демонстрирующий основные шаги алгоритма

import numpy as np

from scipy.optimize import minimize

# Шаг 1: Сбор данных или получение обратной связи

sswi_actual = [10, 20, 30, 40, 50]  # Фактические значения SSWI

parameters = np.array ([[0.5, 0.2, 0.5, 0.5, 0.8], # Параметры alfa, beta, gamma, delta, epsilon

[0.6, 0.3, 0.6, 0.6, 0.7],

[0.7, 0.4, 0.7, 0.7, 0.6]])

# Шаг 2 и 3: Адаптивная оптимизация и коррекция параметров

def objective_function(params):

alpha, beta, gamma, delta, epsilon = params

sswi_predicted = (alpha * beta * gamma) / (delta * epsilon) # Расчет предсказанных значений SSWI

return np.sum ((sswi_predicted – sswi_actual) ** 2) # Расчет суммы квадратов разницы между предсказанными и фактическими значениями

initial_params = [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]  # Начальные значения параметров

result = minimize (objective_function, initial_params, method=«Nelder-Mead’) # Оптимизация параметров

optimized_params = result.x  # Адаптивные значения параметров

# Шаг 5: Получение адаптивных значений параметров

print("Адаптивные значения параметров: ", optimized_params)

В этом примере мы используем метод наименьших квадратов для оценки разницы между предсказанными и фактическими значениями SSWI. Мы используем функцию minimize из библиотеки scipy. optimize для определения оптимальных значений параметров, которые минимизируют сумму квадратов разницы. Результатом являются адаптивные значения параметров, которые оптимизируют SSWI на основе обратной связи и фактических значений.

Обратите внимание, что этот код представляет только часть алгоритма адаптации параметров SSWI на основе обратной связи и оптимизации. Для полной реализации алгоритма потребуется дополнительная предобработка данных, настройка критериев оптимизации и оценка производительности адаптивных параметров.