Academic Journal

ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ КАК СПОСОБ ИСКЛЮЧЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ЗАДАНИЯ НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ ПРИ МОДЕЛЬНОМ РАСЧЕТЕ РАДИОТРАСС

Bibliographic Details
Title: ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ КАК СПОСОБ ИСКЛЮЧЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ЗАДАНИЯ НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ ПРИ МОДЕЛЬНОМ РАСЧЕТЕ РАДИОТРАСС
Contributors: Казанский (Приволжский) федеральный университет
Publisher Information: 2019.
Publication Year: 2019
Subject Terms: geometric optics, boundary problem, принцип Ферма, оптимизация, граничная задача, Fermat's principle, optimization, геометрическая оптика
Description: В работе представлена методика определения полного числа лучевых траекторий с заданными граничными условиями, получившее название глобальной оптимизации. В основе глобальной оптимизации лежит вариант прямого вариационного метода, позволяющего определять как верхние, так и нижние лучи. Предложенный вариант глобальной оптимизации обладает рядом преимуществ: решена проблема задания начальных приближений посредством систематического поиска лучей, алгоритм позволяет находить полное число решений граничной задачи. Методика апробирована на различных модельных средах в том числе с учетом неоднородностей.
This paper devoted to the problem of all rays identification by a global optimization approach in term of ionospheric ray tracing. Global optimization is based on the generalized force approach, identifying both high and low rays. Proposed optimization approach has a several advantages: the endpoints of the trajectory are kept fixed according to the boundary conditions; the problem of specifying initial approximations is solved by systematic search for rays. The technique was applied on various ionospheric models, taking into account inhomogeneities.
426-429
Document Type: Article
Access URL: https://openrepository.ru/article?id=192720
Accession Number: edsair.httpsopenrep..22aab03f0a7758dbeb83fc884d5be1f1
Database: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.httpsopenrep..22aab03f0a7758dbeb83fc884d5be1f1
RelevancyScore: 822
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 822.259582519531
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ КАК СПОСОБ ИСКЛЮЧЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ЗАДАНИЯ НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ ПРИ МОДЕЛЬНОМ РАСЧЕТЕ РАДИОТРАСС
– Name: Author
  Label: Contributors
  Group: Au
  Data: Казанский (Приволжский) федеральный университет
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: 2019.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2019
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22geometric+optics%22">geometric optics</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22boundary+problem%22">boundary problem</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22принцип+Ферма%22">принцип Ферма</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22оптимизация%22">оптимизация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22граничная+задача%22">граничная задача</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Fermat's+principle%22">Fermat's principle</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22optimization%22">optimization</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22геометрическая+оптика%22">геометрическая оптика</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: В работе представлена методика определения полного числа лучевых траекторий с заданными граничными условиями, получившее название глобальной оптимизации. В основе глобальной оптимизации лежит вариант прямого вариационного метода, позволяющего определять как верхние, так и нижние лучи. Предложенный вариант глобальной оптимизации обладает рядом преимуществ: решена проблема задания начальных приближений посредством систематического поиска лучей, алгоритм позволяет находить полное число решений граничной задачи. Методика апробирована на различных модельных средах в том числе с учетом неоднородностей.<br />This paper devoted to the problem of all rays identification by a global optimization approach in term of ionospheric ray tracing. Global optimization is based on the generalized force approach, identifying both high and low rays. Proposed optimization approach has a several advantages: the endpoints of the trajectory are kept fixed according to the boundary conditions; the problem of specifying initial approximations is solved by systematic search for rays. The technique was applied on various ionospheric models, taking into account inhomogeneities.<br />426-429
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: URL
  Label: Access URL
  Group: URL
  Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="https://openrepository.ru/article?id=192720" linkWindow="_blank">https://openrepository.ru/article?id=192720</link>
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.httpsopenrep..22aab03f0a7758dbeb83fc884d5be1f1
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.httpsopenrep..22aab03f0a7758dbeb83fc884d5be1f1
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Languages:
      – Text: Undetermined
    Subjects:
      – SubjectFull: geometric optics
        Type: general
      – SubjectFull: boundary problem
        Type: general
      – SubjectFull: принцип Ферма
        Type: general
      – SubjectFull: оптимизация
        Type: general
      – SubjectFull: граничная задача
        Type: general
      – SubjectFull: Fermat's principle
        Type: general
      – SubjectFull: optimization
        Type: general
      – SubjectFull: геометрическая оптика
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ КАК СПОСОБ ИСКЛЮЧЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ЗАДАНИЯ НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ ПРИ МОДЕЛЬНОМ РАСЧЕТЕ РАДИОТРАСС
        Type: main
  BibRelationships:
    HasContributorRelationships:
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Казанский (Приволжский) федеральный университет
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2019
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1