есть несколько объектов, которые создают гравитационное поле в пространстве. Координаты их заданы, сами объекты неподвижны. Также есть небольшая частица (материальная точка), которой можно задать скорость, не большую некоторой величины Vm, угол fi, под которым она вылетит к заданной оси, и ее начальное положение А. Надо найти, с какой минимальной скоростью Vo надо запустить частицу, и под каким углом fi, чтобы она переместилась в точку B.
Предполагаемое решение.
Для заданных fi и V можно найти траекторию частицы моделированием, для этого легко написать программку. Теперь нахождение решения. Генерируется набор нейросетей, на вход которых подаются начальные данные (все координаты, Vm, массы объектов, масса частицы), на выходе у сети два значения Vo и fi. Генерируется множество различных начальных данных, которые передаются нейросетям. Используя ответы каждой сети, производится моделирование полета частицы, и определяется минимальное расстояние до точки B за все время полета. Это расстояние L используется как норма оценки ответа сети. Для каждой сети и для каждого набора данных вычисляется L. Для каждой сети находится среднее Lср. Оставляем какой-то процент нейросетей с наименьшим Lср. Слегка изменяем веса исходных сетей, порождая новые (мутации), получаем столько же сетей, сколько и было. Снова генерируем данные, находим Lср. Повторяем итеративно. Получается некая помесь нейросетей и генетического алгоритма.
Собственно добрался до вопроса. Если я все же возьмусь за этот кошмар, его можно будет довести до конца? И вообще, поставленная задача имеет смысл, или нет? Неважно, можно ли ее решить другими способами (дискретный перебор значений, например). Интересует, удастся ли добиться достаточно хороших результатов, и за какое компьютерное время (совсем оценочно).
Фуф.
По самой задаче хочу заметить, что она даже без нейросетей не решается.
Обсуждают сегодня