Методы Оптимизации Систем Автоматизированного Проектирования

Главная
Классификация задач
Безусловная оптимизация
Условная оптимизация
Глоссарий
Карта сайта

Алгоритм метода
Начальный этап
Задать ,.
Найти градиент функции в произвольной точке

Положить k=0.
Основной этап
Шаг 1. Вычислить
Шаг 2. Проверить выполнение критерия останова
а) если критерий выполнен, расчет окончен,
б) если критерий не выполнен, то перейти к шагу 3, если k=0, иначе к шагу 4.
Шаг 3. Определить

Шаг 4. Определить

или в случае неквадратичной функции

Шаг 5. Определить

Шаг 6. Вычислить величину шага из условия

Шаг 7. Вычислить

Шаг 8. Положить k= k +1 и перейти к шагу 1.                                                                                                                                     

Стр.: 1, ..., 3, 4


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