РУАЭСТ (RUAEST)
ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ
Исследована роль множества ограничений при использовании принципа последовательного уменьшения неопределенности путем сужения множества альтернативных решений к множеству эффективных решений. Обосновано использование для выбора оптимального алгоритма решения задачи по наблюдаемой последовательности скрытой марковской модели (Hidden Markov Model, HMM). В качестве примера осуществлена оптимизация неизвестных параметров алгоритма решения задачи по критерию максимального правдоподобия с ограничениями в виде условий нормировки и семантической меры целесообразности информации А.А. Харкевича для скрытой марковской модели. На основе использования оценок апостериорных вероятностей принадлежности алгоритма получены оптимальные параметры для сложного алгоритма с «комитетной» конструкцией.