Также можно искать не наилучшую точку в направлении градиента, а какую-либо лучше текущей.

Наиболее простой в реализации из всех методов локальной оптимизации. Имеет довольно слабые условия сходимости, но при этом скорость сходимости достаточно мала (линейна). Шаг градиентного метода часто используется как часть других методов оптимизации, например, метод Флетчера - Ривса .

Описание [ | ]

Усовершенствования [ | ]

Метод градиентного спуска оказывается очень медленным при движении по оврагу, причём при увеличении числа переменных целевой функции такое поведение метода становится типичным. Для борьбы с этим явлением используется, суть которого очень проста. Сделав два шага градиентного спуска и получив три точки, третий шаг следует сделать в направлении вектора, соединяющего первую и третью точку, вдоль дна оврага.

Для функций, близких к квадратичным, эффективным является метод сопряжённых градиентов .

Применение в искусственных нейронных сетях [ | ]

Метод градиентного спуска с некоторой модификацией широко применяется для обучения перцептрона и в теории искусственных нейронных сетей известен как метод обратного распространения ошибки . При обучении нейросети типа «персептрон» требуется изменять весовые коэффициенты сети так, чтобы минимизировать среднюю ошибку на выходе нейронной сети при подаче на вход последовательности обучающих входных данных. Формально, чтобы сделать всего один шаг по методу градиентного спуска (сделать всего одно изменение параметров сети), необходимо подать на вход сети последовательно абсолютно весь набор обучающих данных, для каждого объекта обучающих данных вычислить ошибку и рассчитать необходимую коррекцию коэффициентов сети (но не делать эту коррекцию), и уже после подачи всех данных рассчитать сумму в корректировке каждого коэффициента сети (сумма градиентов) и произвести коррекцию коэффициентов «на один шаг». Очевидно, что при большом наборе обучающих данных алгоритм будет работать крайне медленно, поэтому на практике часто производят корректировку коэффициентов сети после каждого элемента обучения, где значение градиента аппроксимируются градиентом функции стоимости, вычисленном только на одном элементе обучения. Такой метод называют стохастическим градиентным спуском или оперативным градиентным спуском . Стохастический градиентный спуск является одной из форм стохастического приближения. Теория стохастических приближений даёт условия сходимости метода стохастического градиентного спуска.

Ссылки [ | ]

• J. Mathews. Module for Steepest Descent or Gradient Method. (недоступная ссылка)

Литература [ | ]

• Акулич И. Л. Математическое программирование в примерах и задачах. - М. : Высшая школа, 1986. - С. 298-310.
• Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация = Practical Optimization. - М. : Мир, 1985.
• Коршунов Ю. М., Коршунов Ю. М. Математические основы кибернетики. - М. : Энергоатомиздат, 1972.
• Максимов Ю. А., Филлиповская Е. А. Алгоритмы решения задач нелинейного программирования. - М. : МИФИ, 1982.
• Максимов Ю. А. Алгоритмы линейного и дискретного программирования. - М. : МИФИ, 1980.
• Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. - М. : Наука, 1970. - С. 575-576.
• С. Ю. Городецкий, В. А. Гришагин. Нелинейное программирование и многоэкстремальная оптимизация. - Нижний Новгород: Издательство Нижегородского Университета, 2007. - С. 357-363.

При оптимизации методом градиента оптимум исследуемого объекта ищут в направлении наиболее быстрого возрастания (убывания) выходной переменной, т.е. в направлении градиента. Но прежде чем сделать шаг в направлении градиента, необходимо его рассчитать. Градиент можно рассчитать либо по имеющейся модели

моделирование динамический градиентный полиномиальный

где - частная производная по i-му фактору;

i, j, k - единичные векторы в направлении координатных осей факторного пространства, либо по результатам n пробных движений в направлении координатных осей.

Если математическая модель статистического процесса имеет вид линейного полинома, коэффициенты регрессии b i которого являются частными производными разложения функции y = f(X) в ряд Тейлора по степеням x i , то оптимум ищут в направлении градиента с некоторым шагом h i:

пкфв н(Ч)= и 1 р 1 +и 2 р 2 +…+и т р т

Направление корректируют после каждого шага.

Метод градиента вместе с его многочисленными модификациями является распространенным и эффективным методом поиска оптимума исследуемых объектов. Рассмотрим одну из модификаций метода градиента - метод крутого восхождения.

Метод крутого восхождения, или иначе метод Бокса-Уилсона, объединяет в себе достоинства трех методов - метода Гаусса-Зейделя, метода градиентов и метода полного (или дробного) факторного экспериментов, как средства получения линейной математической модели. Задача метода крутого восхождения заключается в том, чтобы шаговое движение осуществлять в направлении наискорейшего возрастания (или убывания) выходной переменной, то есть по grad y(X). В отличии от метода градиентов, направление корректируется не после каждого следующего шага, а при достижении в некоторой точке на данном направлении частного экстремума целевой функции, как это делается в методе Гаусса-Зейделя. В точке частного экстремума ставится новый факторный эксперимент, определяется математическая модель и вновь осуществляется крутое восхождение. В процессе движения к оптимуму указанным методом регулярно проводиться статистический анализ промежуточных результатов поиска. Поиск прекращается, когда квадратичные эффекты в уравнении регрессии становятся значимыми. Это означает, что достигнута область оптимума.

Опишем принцип использования градиентных методов на примере функции двух переменных

при наличии двух дополнительных условий:

Этот принцип (без изменения) можно применить при любом числе переменных, а также дополнительных условий. Рассмотрим плоскость x 1 , x 2 (Рис. 1). Согласно формуле (8) каждой точке соответствует некоторое значение F. На Рис.1 линии F = const, принадлежащие этой плоскости, представлены замкнутыми кривыми, окружающими точку M * , в которой F минимально. Пусть в начальный момент значения x 1 и x 2 соответствуют точке M 0 . Цикл расчета начинается с серии пробных шагов. Сначала величине x 1 дается небольшое приращение; в это время значение x 2 неизменно. Затем определяется полученное при этом приращение величины F, которое можно считать пропорциональным значению частной производной

(если величина всегда одна и та же).

Определение частных производных (10) и (11) означает, что найден вектор с координатами и, который называется градиентом величины F и обозначается так:

Известно, что направление этого вектора совпадает с направлением наиболее крутого возрастания величины F. Противоположное ему направление - это «наискорейший спуск», другими словами, наиболее крутое убывание величины F.

После нахождения составляющих градиента пробные движения прекращаются и осуществляются рабочие шаги в направлении, противоположном направлению градиента, причем величина шага тем больше, чем больше абсолютная величина вектора grad F. Эти условия осуществляются, если величины рабочих шагов и пропорциональны полученным ранее значениям частных производных:

где б - положительная константа.

После каждого рабочего шага оценивается приращение величины F. Если оно оказывается отрицательным, то движение происходит в правильном направлении и нужно двигаться в том же направлении M 0 M 1 дальше. Если же в точке M 1 результат измерения показывает, что, то рабочие движения прекращаются и начинается новая серия пробных движений. При этом определяется градиент gradF в новой точке M 1 , затем рабочее движение продолжается по новому найденному направлению наискорейшего спуска, т. е. по линии M 1 M 2 , и т.д. Этот метод называется методом наискорейшего спуска/крутого восхождения.

Когда система находится вблизи минимума, показателем чего является малое значение величины

происходит переключение на более «осторожный» метод поиска, так называемый метод градиента. От метода наискорейшего спуска он отличается тем, что после определения градиента gradF делается лишь один рабочий шаг, а затем в новой точке опять начинается серия пробных движений. Такой метод поиска обеспечивает более точное установление минимума по сравнению с методом наискорейшего спуска, между тем как последний позволяет быстрее приблизиться к минимуму. Если в процессе поиска точка М доходит до границы допустимой области и хотя бы одна из величин М 1 , М 2 меняет знак, метод меняется и точка М начинает двигаться вдоль границы области.

Эффективность метода крутого восхождения зависит от выбора масштаба переменных и вида поверхности отклика. Поверхность со сферическими контурами обеспечивает быстрое стягивание к оптимуму.

К недостаткам метода крутого восхождения следует отнести:

1. Ограниченность экстраполяции. Двигаясь вдоль градиента, мы основываемся на экстраполяции частных производных целевой функции по соответствующим переменным. Однако форма поверхности отклика может изменяться и необходимо изменять направление поиска. Другими словами, движение на плоскости не может быть продолжительным.

2. Трудность поиска глобального оптимума. Метод применим для отыскания только локальных оптимумов.

Вектор-градиент направлен в сторону наискорейшего возрастания функции в данной точке. Вектор, противоположный градиенту -grad(/(x)), называется антиградиентом и направлен в сторону наискорейшего убывания функции. В точке минимума градиент функции равен нулю. На свойствах градиента основаны методы первого порядка, называемые также градиентным. Если нет дополнительной информации, то из начальной точки х (0 > лучше перейти в точку х (1) , лежащую в направлении антиградиента - наискорейшего убывания функции. Выбирая в качестве направления спуска антиградиент -grad(/(x (^)) в точке х (к получим итерационный процесс вида

В координатной форме этот процесс записывается следующим образом:

В качестве критерия останова итерационного процесса можно использовать либо условие (10.2), либо выполнение условия малости градиента

Возможен и комбинированный критерий, состоящий в одновременном выполнении указанных условий.

Градиентные методы отличаются друг от друга способами выбора величины шага а В методе с постоянным шагом для всех итераций выбирается некоторая постоянная величина шага. Достаточно малый шаг а^ обеспечивает убывание функции, т.е. выполнение неравенства

Однако это может привести к необходимости проводить достаточно большое количество итераций для достижения точки минимума. С другой стороны, слишком большой шаг может вызвать рост функции либо привести к колебаниям около точки минимума. Требуется дополнительная информация для выбора величины шага, поэтому методы с постоянным шагом применяются на практике редко.

Более надежны и экономичны (в смысле количества итераций) градиентные методы с переменным шагом, когда в зависимости от полученного приближения величина шага некоторым образом меняется. В качестве примера такого метода рассмотрим метод наискорейшего спуска. В этом методе на каждой итерации величина шага я* выбирается из условия минимума функции /(х) в направлении спуска, т.е.

Это условие означает, что движение вдоль антиградиента происходит до тех пор, пока значение функции /(х) убывает. Поэтому на каждой итерации необходимо решать задачу одномерной минимизации по я функции ф(я) =/(х (/г) - - agrad^x^))). Алгоритм метода наискорейшего спуска состоит в следующем.

• 1. Зададим координаты начальной точки х^° точность приближенного решения г. Положим k = 0.
• 2. В точке х (/г) вычислим значение градиента grad(/(x (^)).
• 3. Определим величину шага а^ путем одномерной минимизации по я функции ср(я).
• 4. Определим новое приближение к точке минимума х (* +1 > по формуле (10.4).
• 5. Проверим условия останова итерационного процесса. Если они выполняются, то вычисления прекращаются. В противном случае полагаем k k + 1 и переходим к п. 2.

В методе наискорейшего спуска направление движения из точки х (*) касается линии уровня в точке х (* +1) . Траектория спуска зигзагообразная, и соседние звенья зигзага ортогональны друг другу. Действительно, шаг а^ выбирается путем минимизации по а функции (а ). Необходимое условие

минимума функции - = 0. Вычислив производную

сложной функции, получим условие ортогональности векторов направлений спуска в соседних точках:

Задачу минимизации функции ф(я) можно свести к задаче вычисления корня функции одной переменной g(a) =

Градиентные методы сходятся к минимуму со скоростью геометрической прогрессии для гладких выпуклых функций. У таких функций наибольшее и наименьшее собственные значения матрицы вторых производных (матрицы Гессе)

мало отличаются друг от друга, т.е. матрица Н(х) хорошо обусловлена. Однако на практике минимизируемые функции часто имеют плохо обусловленные матрицы вторых производных. Значения таких функций вдоль некоторых направлений изменяются гораздо быстрее, чем в других направлениях. Скорость сходимости градиентных методов существенно зависит также от точности вычислений градиента. Потеря точности, а это обычно происходит в окрестности точек минимума, может вообще нарушить сходимость процесса градиентного спуска. Поэтому градиентные методы зачастую используются в комбинации с другими, более эффективными методами на начальной стадии решения задачи. В этом случае точка х (0) находится далеко от точки минимума, и шаги в направлении антиградиента позволяют достичь существенного убывания функции.

Лекция 6.

Градиентные методы решения задач нелинейного программирования.

Вопросы: 1. Общая характеристика методов.

2. Метод градиента.

3. Метод наискорейшего спуска.

4. Метод Франка-Фулфа.

5. Метод штрафных функций.

1. Общая характеристика методов.

Градиентные методы представляют собой приближенные (итерационные) методы решения задачи нелинейного программирования и позволяют решить практически любую задачу. Однако при этом определяется локальный экстремум. Поэтому целесообразно применять эти методы для решения задач выпуклого программирования, в которых каждый локальный экстремум является и глобальным. Процесс решения задачи состоит в том, что, начиная с некоторой точки х (начальной), осуществляется последовательный переход в направлении gradF(x), если определяется точка максимума, и –gradF(x) (антиградиента), если определяется точка минимума, до точки, являющейся решением задачи. При этом эта точка может оказаться как внутри области допустимых значений, так и на ее границе.

Градиентные методы можно разделить на два класса (группы). К первой группе относятся методы, в которых все исследуемые точки принадлежат допустимой области. К таким методам относятся: метод градиента, наискорейшего спуска, Франка-Вулфа и др. Ко второй группе относятся методы, в которых исследуемые точки могут и не принадлежать допустимой области. Общим из таких методов является метод штрафных функций. Все методы штрафных функций отличаются друг от друга способом определения «штрафа».

Основным понятием, используемым во всех градиентных методах, является понятие градиента функции, как направления наискорейшего возрастания функции.

При определении решения градиентными методами итерационный процесс продолжается до тех пор, пока:

Либо grad F(x*) = 0, (точное решение);

где
- две последовательные точки,
- малое число, характеризующее точность решения.

2. Метод градиента.

Представим человека, стоящего на склоне оврага, которому необходимо спуститься вниз (на дно). Наиболее естественным, кажется, направление в сторону наибольшей крутизны спуска, т.е. направление (-grad F(x)). Получаемая при этом стратегия, называемая градиентным методом , представляет собой последовательность шагов, каждый из которых содержит две операции:

а) определение направления наибольшей крутизны спуска (подъема);

б) перемещение в выбранном направлении на некоторый шаг.

Правильный выбор шага имеет существенное значение. Чем шаг меньше, тем точнее результат, но больше вычислений. Различные модификации градиентного метода и состоят в использовании различных способов определения шага. Если на каком-либо шаге значение F(x) не уменьшилось, это означает, что точку минимума «проскочили», в этом случае необходимо вернуться к предыдущей точке и уменьшить шаг, например, вдвое.

Схема решения.

принадлежащей допустимой области

3. Выбор шага h.

x (k+1) = x (k)

«-» - если min.

5. Определение F(x (k +1)) и:

Если
, решение найдено;

Замечание. Если grad F(x (k)) = 0, то решение будет точным.

Пример. F(x) = -6x 1 + 2x 1 2 – 2x 1 x 2 + 2x 2 2
min,

x 1 +x 2 2,x 1 0, x 2 0,= 0,1.

3. Метод наискорейшего спуска.

В отличие от метода градиента, в котором градиент определяют на каждом шаге, в методе наискорейшего спуска градиент находят в начальной точке и движение в найденном направлении продолжают одинаковыми шагами до тех пор, пока значение функции уменьшается (увеличивается). Если на каком-либо шаге F(x) возросло (уменьшилось), то движение в данном направлении прекращается, последний шаг снимается полностью или наполовину и вычисляется новое значение градиента и новое направление.

Схема решения.

1. Определение х 0 = (х 1 ,x 2 ,…,x n),

принадлежащей допустимой области,

и F(x 0), k = 0.

2. Определение grad F(x 0) или –gradF(x 0).

3. Выбор шага h.

4. Определение следующей точки по формуле

x (k+1) = x (k) h grad F(x (k)), «+» - если max,

«-» - если min.

5. Определение F(x (k +1)) и:

Если
, решение найдено;

Если нет:

а) при поиске min: - если F(x (k +1))

Если F(x (k +1)) >F(x (k)) – переход к п. 2;

б) при поиске max: - еслиF(x (k +1)) >F(x (k)) – переход к п. 4;

Если F(x (k +1))

Замечания: 1. Если grad F(x (k)) = 0, то решение будет точным.

2. Преимуществом метода наискорейшего спуска является его простота и

сокращение расчетов, так как grad F(x) вычисляется не во всех точках, что

важно для задач большой размерности.

3. Недостатком является то, что шаги должны быть малыми, чтобы не

пропустить точку оптимума.

Пример. F(x) = 3x 1 – 0,2x 1 2 + x 2 - 0,2x 2 2
max,

x 1 + x 2 7, x 1 0,

x 1 + 2x 2 10, x 2 0.

4. Метод Франка-Вулфа.

Метод используется для оптимизации нелинейной целевой функции при линейных ограничениях. В окрестности исследуемой точки нелинейная целевая функция заменяется линейной функцией и задача сводится к последовательному решению задач линейного программирования.

Схема решения.

1. Определение х 0 = (х 1 ,x 2 ,…,x n), принадлежащей допустимой области, и F(x 0), k = 0.

2. Определение grad F(x (k)).

3. Строят функцию

(min – «-»;max– «+»).

4. Определение max(min)f(x) при исходных ограничениях. Пусть это будет точка z (k) .

5. Определение шага вычислений x (k +1) =x (k) + (k) (z (k) –x (k)), где (k) – шаг, коэффициент, 0 1. (k) выбирается так, чтобы значение функции F(x) было max (min) в точке х (k +1) . Для этого решают уравнение
и выбирают наименьший (наибольший) из корней, но 0 1.

6. Определение F(x (k +1)) и проверяют необходимость дальнейших вычислений:

Если
или grad F(x (k +1)) = 0, то решение найдено;

Если нет, то переход к п. 2.

Пример. F(x) = 4x 1 + 10x 2 –x 1 2 –x 2 2
max,

x 1 +x 2 4, x 1 0,

x 2 2, x 2 0.

5. Метод штрафных функций.

Пусть необходимо найти F(x 1 ,x 2 ,…,x n)
max(min),

g i (x 1 , x 2 ,…,x n) b i , i =
, x j 0, j =.

Функции F и g i – выпуклые или вогнутые.

Идея метода штрафных функций заключается в поиске оптимального значения новой целевой функции Q(x) = F(x) + H(x), которая является суммой исходной целевой функции и некоторой функции H(x), определяемой системой ограничений и называемой штрафной функцией. Штрафные функции строят таким образом, чтобы обеспечить либо быстрое возвращение в допустимую область, либо невозможность выходы из нее. Метод штрафных функций сводит задачу на условный экстремум к решению последовательности задач на безусловный экстремум, что проще. Существует множество способов построения штрафной функции. Наиболее часто она имеет вид:

H(x) =
,

где

- некоторые положительные Const.

Примечание :

Чем меньше , тем быстрее находится решение, однако, точность снижается;

Начинают решение с малых и увеличивают их на последующих шагах.

Используя штрафную функцию, последовательно переходят от одной точки к другой до тех пор, пока не получат приемлемое решение.

Схема решения.

1. Определение начальную точку х 0 = (х 1 ,x 2 ,…,x n), F(x 0) и k = 0.

2. Выбирают шаг вычислений h.

3. Определяют частные производные и.

4. Определяют координаты следующей точки по формуле:

x j (k +1)
.

5. Если x (k +1) Допустимой области, проверяют:

а) если
- решение найдено, если нет – переход к п. 2.

б) если grad F(x (k +1)) = 0, то найдено точное решение.

Если x (k +1) Допустимой области, задают новое значениеи переходят к п. 4.

Пример. F(x) = – x 1 2 – x 2 2
max,

(x 1 -5) 2 +(x 2 -5) 2 8, x 1 0, x 2 0.

Градиентный метод первого порядка

Градиентные методы оптимизации

Градиентные методы оптимизации относятся к численным методам поискового типа. Они универсальны, хорошо приспособлены для работы с современными цифровыми вычислительными машинами и в большинстве случаев весьма эффективны при поиске экстремального значения нелинейных функций с ограничениями и без них, а также тогда, когда аналитический вид функции вообще неизвестен. Вследствие этого градиентные, или поисковые, методы широко применяются на практике.

Сущность указанных методов заключается в определении значений независимых переменных, дающих наибольшие изменения целевой функции. Обычно для этого двигаются вдоль градиента, ортогонального к контурной поверхности в данной точке.

Различные поисковые методы в основном отличаются один от другого способом определения направления движения к оптимуму, размером шага и продолжительностью поиска вдоль найденного направления, критериями окончания поиска, простотой алгоритмизации и применимостью для различных ЭВМ. Техника поиска экстремума основана на расчетах, которые позволяют определить направление наиболее быстрого изменения оптимизируемого критерия.

Если критерий задан уравнением

то его градиент в точке (x 1 , x 2 ,…, x n) определяется вектором:

Частная производная пропорциональна косинусу угла, образуемого вектором градиента с i-й осью координат. При этом

Наряду с определением направления градиентного вектора основным вопросом, решаемым при использовании градиентных методов, является выбор шага движения по градиенту. Величина шага в направлении gradF в значительной степени зависит от вида поверхности. Если шаг слишком мал, потребуются продолжительные расчеты; если слишком велик, можно проскочить оптимум. Размер шага должен удовлетворять условию, при котором все шаги от базисной точки лежат в том же самом направлении, что и градиент в базисной точке. Размеры шага по каждой переменной x i вычисляются из значений частных производных в базовой (начальной) точке:

где К - константа, определяющая размеры шага и одинаковая для всех i-х направлений. Только в базовой точке градиент строго ортогонален к поверхности. Если же шаги слишком велики в каждом i-м направлении, вектор из базисной точки не будет ортогонален к поверхности в новой точке.

Если выбор шага был удовлетворительным, производная в следующей точке существенно близка к производной в базисной точке.

Для линейных функций градиентное направление не зависит от положения на поверхности, для которой оно вычисляется. Если поверхность имеет вид

и компонента градиента в i-м направлении равна

Для нелинейной функции направление градиентного вектора зависит от точки на поверхности, в которой он вычисляется.

Несмотря на существующие различия между градиентными методами, последовательность операций при поиске оптимума в большинстве случаев одинакова и сводится к следующему:

а) выбирается базисная точка;

б) определяется направление движения от базисной точки;

в) находится размер шага;

г) определяется следующая точка поиска;

д) значение целевой функции в данной точке сравнивается с ее значением в предыдущей точке;

е) вновь определяется направление движения и процедура повторяется до достижения оптимального значения.

Алгоритм и программа распознавания образов

Применимость градиентных алгоритмов к классификации образов основана на том, функция штрафа (целевая функция) выбирается таким образом, чтобы она достигала минимальное значение при выполнении условия...

Анодирование алюминия как объект автоматизированного проектирования

Рассмотрим процесс анодирования алюминия AD1 в растворе серной кислоты с добавлением соли сульфата меди. Данные находятся в таблицах 1,2,3,4 соответственно при плотности электролита 1.2,1.23,1.26 и 1.29 кг/м3...

Задачи нелинейного программирования

Метод расчета мехатронной системы привода телескопа на основе равновесно-оптимальной балансировки

Модели и методы конечномерной оптимизации

Оптимизация производства по выпуску продукции на предприятии Nature Republic

Чтобы получить более полную характеристику достоинств и недостатков проектируемого объекта, нужно ввести больше критериев качества в рассмотрение. Как результат, задачи проектирования сложных систем всегда многокритериальные...

Задача поиска экстремума функции одной переменной возникает при оптимизации целевой функции, зависящей от одной скалярной переменной. Такие задачи входят составной частью во многие итерационные методы решения задач многомерной оптимизации...

Основные методы решения задач нелинейного программирования

В настоящее время разработано огромное число методов многомерной оптимизации, охватывающие почти все возможные случаи. Здесь рассматривается лишь несколько основных, считающихся классическими...

Программная модель поиска глобального минимума нелинейных "овражных" функций двух переменных

Ненулевой антиградиент - f(x0) указывает направление, небольшое перемещение вдоль которого из х0 приводит к значению функции f меньшему, чем f(x0). Это замечательное свойство лежит в основе градиентных методов...

Профессиональная CAM-система трехмерного моделирования литейных процессов

Методы условной оптимизации Вначале рассмотрим методы поиска min f (x1,…,xn) при условиях (2.1). Постановка задачи: Найти вектор, доставляющий минимум функции f (x1,x2,…,xn) при условиях, j=1,2,…,m. Другими словами, см. рисунок 2.20, требуется найти точку...

Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей

Как было показано в предыдущем параграфе данной главы, решение основных задач восстановления зависимостей достигается при помощи процедуры оптимизации функционала качества...

Разработка интернет ресурса для магазина "Военная одежда"

Создание веб-приложений с использованием современных ORM-фреймворков

В качестве средств оптимизации будут рассмотрены: 1) предварительная загрузка (fetch=FetchType.EAGER) 2) пакетная выборка 3) JPQL запросы с использованием JOIN FETCH Все они рассматривались ранее в разд. 4, однако стоит остановиться на каждом из них еще раз...