• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

Обратные задачи моделирования на основе регуляризации и распределенных вычислений в среде Everest

С. 132-140.
Афанасьев А. П., Волошинов В., Соколов А.

Изложена методика оценки математических моделей физических явлений, происходящих в некоторой пространственной среде, на основе рядов экспериментальных данных. Целевая функция в обратной оптимизационной задаче идентификации параметров модели включает регуляризирующее слагаемое с неизвестными весовыми коэффициентами при вторых производных функций, описывающими исследуемое явление. Для выбора этих весовых коэффициентов применена процедура перекрестной (взаимной) верификации, когда часть исходных экспериментальных данных используется для «восстановления» остальных. Чем точнее результаты «взаимопроверки» для достаточно широкого набора проверочных тестов, тем «лучше» набор весовых коэффициентов. При выборе направления их улучшения требуется решить большой набор вспомогательных подзадач математического программирования, для чего предложено использовать распределенную систему сервисов оптимизации на платформе Everest.