- •Что такое «целевая функция»?
- •Что такое «Текущий интервал неопределенности»?
- •Чем отличаются алгоритмы поиска минимума от алгоритмов поиска максимума в задачах оптимизации?
- •4.В чем заключается сущность метода Фибоначчи?
- •5. В чем состоят достоинства и недостатки метода Фибоначи?
- •6. Что такое «золотое сечение»? в чем заключается сущность метода золотого сечения?
- •7.Как связаны между собой метод Фибоначчи и метод золотого сечения?
- •8. В чем заключается достоинство метода золотого сечения?
- •9. В чем заключается сущность аналитических методов оптимизации?
- •10. В чем состоят достоинства и недостатки аналитических методов оптимизации?
- •11. В чем состоит сущность метода равномерного поиска(перебора)?
- •12. В чем состоит сущность метода Гаусса – Зейделя?
- •13. В чем состоят достоинства и недостатки метода Гаусса – Зейделя?
- •14. В чем состоит сущность метода наискорейшего спуска ?
- •15. В чем состоят достоинства и недостатки метода наискорейшего спуска?
- •16. В чем состоит сущность градиентного метода с постоянным шагом ?
- •17. В состоят достоинства и недостатки градиентного метода с постоянным шагом?
- •18. В чем состоит сущность метода Хука – Дживса?
- •19. В чем состоят достоинства и недостатки метода Хука – Дживса?
- •20. Как связаны между собой одномерные и многомерные методы оптимизации?
- •21. В чем состоит сущность метода Нелдера-Мида?
- •22. В чем состоят достоинства и недостатки метода Нелдера-Мида?
- •23. Из каких операций строится метод Нелдера-Мида?
- •24. Что такое «симплекс»?
- •26. В чем состоят достоинства и недостатки прямых методов оптимизации (методов нулевого порядка)? Приведите и кратко опишите известные Вам методы нулевого порядка.
24. Что такое «симплекс»?
Симплекс или n-мерный тетраэдр (от лат. simplex — простой) — геометрическая фигура, являющаяся n-мерным обобщением треугольника.
26. В чем состоят достоинства и недостатки прямых методов оптимизации (методов нулевого порядка)? Приведите и кратко опишите известные Вам методы нулевого порядка.
Методы поиска экстремума классифицируются по следующим признакам: в зависимости от характера экстремума существуют методы условной и безусловной, локальной и глобальной оптимизации; по числу переменных проектирования различают методы одномерного и многомерного поиска, а по характеру информации о виде целевой функции - методы нулевого, первого и второго порядков, причем в методах первого порядка используют градиент целевой функции, поэтому эти методы называются градиентными, в методах второго порядка применяют вторые производные, а в методах нулевого порядка производные не используют. [9]
1