Методы Оптимизации Систем Автоматизированного Проектирования

Главная
Классификация задач
Безусловная оптимизация
Условная оптимизация
Глоссарий
Карта сайта

Если, то меняем худшую точку на , если же, то меняем точку на .
в) если , то выполняется операция редукции. В этом случае формируется новый многогранник, содержащий лучшую точку с уменьшенными вдвое сторонами:

Перейти к шагу 1.

Пример.

Найти минимум функции

Решение.

Т.к. n=2, то в качестве начального многогранника возьмем треугольник с вершинами. Положим
Таким образом,

Проверим окончание счета. Так както процесс продолжается.
Выполним операцию отражения худшей точки через центр тяжести.

Имеем:.
Так каквыполним растяжение:


Так как,
то худшая вершина заменяется на вершину .
Итак новый многогранник содержит вершины:.
Переходим к шагу 1.
. Таким образом,

Так как , то процесс продолжается. И т.д.

Стр.: 1, 2, ...


Методы одномерной оптимизации:

-Основные определения
-Метод половинного деления
-Метод "Золотого сечения"
-Метод Фибоначчи
-Метод Пауэлла
-Метод секущих
-Метод касательной

Методы многомерной оптимизации:

Основные понятия и определения
-Основные определения
-Условия экстремума задачи безусловной оптимизации
-Принципы построения численных методов
-Классы функций
-Классификация методов

Методы нулевого порядка

-Метод конфигурации Хука-Дживса
-Метод деформированного многогранника

Методы первого порядка

-Метод градиентного спуска
-Метод наискорейшего спуска
-Метод наискорейшего покоординатного спуска
-Метод сопряженных градиентов

Методы второго порядка

-Метод Ньютона
-Метод Ньютона-Рафсона
-Метод Левенберга-Марквардта

Hosted by uCoz