Хранение и обработка экспериментальных данных. Математическое моделирование : сборник научных трудов / Рос. акад. наук, Кол. науч. центр, Поляр. геофиз. ин-т. – Апатиты : [б. и.], 1992.

гдеа - искомыепараметры(коэффициентымодели); <!>(•)'- функцияотоднойилиподмножестваисходныхвход ныхпеременных х -L <= х . Причемфункции можноусловносчитатьновымивхо днымипеременными z . = (x-L), тогдамодель (3) будет иметьвид: ij - ао+ 2 a. z L . Еслибыбылоизвестноаналитическоевыражениезависи мостиD(F), тозадача(2) свеласьбыктривиальнойзадаче оптимизации, имеющеймощныйарсеналметодовиалгоритмов. ОднаковидзависимотиD (F ) намникогданебываетизвес тен, поэтомуединственнымподходомкопределениюструктуры являетсяиспользованиепоисковыхметодов. Принедостатке априорнойинформацииоструктуреобъекта(чточащевсегои бывает) выборструктурымоделипроизводитсяпутемгенера циимножестваструктур { F(, . , F n j .= f s споследу ющимоцениваниемкачестваполучаемыхмоделейпозаданному критерию D (уэ, ум). Вкачествеуниверсальногоподходаможноназватьпол ныйилислучайныйперебориззаданногомножестваструктур Та . ЕсливнашемраспоряжениисверхмощнаяЭВМимынеогра ниченывременемрешениязадачи, тстакиеподходыможно считатьнаилучшими: мыдействительнонайдемглобальныйэк стремумвпервомслучаеисбольшойвероятностью- вовто ром. Однаковпрактикетакоерешениевозможнотолькодля крайнеограниченногочиславходныхпеременных, чтодля сложныхобъектовисследования,безусловно, неприемлемо. Обычнодлясокращенияперебораприменяютэвристические пр7емы, которыенегарантируютнахождениянаилучшегореше ния(глобальногоэкстремума), норезкосокращаютперебор вариантов. Всерассмотренныенижеметодыиалгоритмыявля ютсяэвристическими, т.е. неимеютстрогогообоснования, этопорождаетрядпроблемсоценкойрезультатовихработы лзыбсромизнихкаилучшихметодовиалгоритмов. Какговорилосьвыше, взадачеструктурнойидентифика цииимеютсядвеосновныепроблемы: генерацияструктури Зі