Далее, на основе найденных оптимальных значений, разрабатывается модель управления, которая контролирует и регулирует синхронизированные взаимодействия в ядрах атомов с целью достижения заданного значения SSWI. Реализация модели управления может быть выполнена в виде программного обеспечения или аппаратной системы.
После реализации системы управления, она подвергается тестированию и проверке производительности. В ходе этих процессов оценивается способность системы поддерживать и подстраивать параметры для достижения желаемого значения SSWI.
В случае, если значение SSWI не соответствует заданному, производится корректировка параметров на основе анализа влияния отдельных параметров α, β, γ, δ, ε на SSWI. После корректировки происходит повторное вычисление SSWI и оценка значения.
Алгоритм также предусматривает анализ результатов тестирования и полученных обратных связей для выявления возможных улучшений и оптимизации системы управления. Используя эти данные, вносятся корректировки и улучшения в систему с целью повышения ее эффективности.
Таким образом, алгоритм оптимизации параметров для достижения заданного значения SSWI предоставляет методику разработки и управления системой, основанной на SSWI, и позволяет достигать желаемого уровня синхронизированных взаимодействий в ядрах атомов.
Алгоритм определения оптимальной комбинации параметров для минимизации ошибки прогнозирования SSWI:
– Подготовить набор данных, включающий временные значения SSWI, параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующие временные метки.
– Разделить данные на обучающий и тестовый наборы, используя временные метки для определения точки разделения.
– Использовать алгоритм оптимизации, такой как генетический алгоритм или оптимизация симуляцией отжига, для поиска оптимальной комбинации параметров α, β, γ, δ, ε, которая минимизирует ошибку прогнозирования SSWI на обучающем наборе.
– Построить модель прогнозирования временного ряда, используя найденные оптимальные значения параметров.
– Протестировать производительность модели на тестовом наборе, измеряя ошибку прогнозирования SSWI и оценивая качество прогнозов.
– Использовать найденные оптимальные значения параметров для будущего прогнозирования SSWI и минимизации ошибок прогноза
Алгоритм по формуле и моим значением можно описать следующим образом
1. Входные данные:
– Значения параметров α, β, γ, δ, ε
– Значение моего значения
2. Вычисление SSWI:
– Умножить значения α, β и γ
– Полученное произведение разделить на произведение значений δ и ε
– Полученный результат – это SSWI
3. Оценка значения SSWI:
– Сравнить значение SSWI с моим значением
– Определить, насколько отличается SSWI от моего значения
– Проанализировать, является ли полученное значение SSWI приемлемым или требуется корректировка параметров
4. Корректировка параметров:
– В случае, если значение SSWI не соответствует моему значению, проанализировать влияние отдельных параметров α, β, γ, δ, ε на SSWI
– Провести корректировку параметров таким образом, чтобы достичь требуемого значения SSWI
– Повторить вычисление SSWI и оценку значения
5. Реализация системы управления:
– Разработать модель управления, которая включает в себя вычисление SSWI и корректировку параметров на основе вычисленных значений
– Реализовать модель управления в системе (например, в виде программного обеспечения или аппаратной системы)
