Здравствуйте, evilhare, Вы писали:

E>Я не знаю, что имеется ввиду под "Адаптивный метод — Поиск оптимального решения", но вообще boosting в том виде, в которым я встречался, это подход основанный на том, что есть много простых классификаторов, мы на основе обучающей выборки тренируем классификатор, являющийся композицией простых классификаторов и получаем один хороший (основывается на том, что разные классификаторы ошибаются на разных данных). Если это именно то, что вам нужно, то вот несколько ссылок:


E>http://cgm.graphicon.ru/content/view/112/62/
E>http://cgm.graphicon.ru/content/view/106/62/

E>http://library.graphicon.ru/catalog/327

E>Ещё раньше видел
E>http://www.boosting.org/
E>сейчас он у меня не грузится, но может это исключительно мои проблемы.



Спасибо за информацию. Более "осветилась" суть самого метода. Но непонятно вот что!
Он мне нужен применительно к задачам ЛП след. вида:

Целевая ф-ция:
F = C1X1 + C2X2 + C3X3 ...CnXn -> max (min)

Условия:
A11X1 + A12X2 + .... + A1nXn <= B1
.....
.....

Ограничения:
R1 <= Xn <= R2
....
....

Так вот из прочитанного сделал выводы, что варианты решений и есть эти самые классификаторы, из которых "тренируем " оптимальное решение. Может есть статьи относительно этого направления!
Ранее встречался алгоритм на Pascal в какой-то книге, но по закону подлости ни алгоритма, ни названия в голове не сохранилось.

Извиняюсь, если пишу глупости — действительно пытаюсь разобраться!