
Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Доп_глав_Shpory.docx
X
- •2.Методика формализованного выбора весовых коэффициентов в составе интегральных критериев от квадратичных форм.
- •3. Формирование критериев качества при решении детерминированных задач на параметрическую оптимизацию систем управления с использованием эталонных моделей.
- •4. Формирование составных критериев качества для решения задач на параметрическую оптимизацию систем управления при наличии случайных возмущающих воздействий.
- •5. Выборочные распределения для интервального оценивания параметров систем управления.
- •7. Выборочное распределение для оценки дисперсии
- •8. Применение выборочных распределений для интервального оценивания параметров систем управления.(нужно также в этом билете кратко рассказать 9,10, 11- все что связано с интервалами)
- •9.Доверительный интервал генерального среднего
- •10. Доверительный интервал для генеральной дисперсии.
- •12. Формирование случайных процессов с заданными спектральными хар-ками.
- •13. Формулировка задачи построения оптимального регулятора для линейного объекта со случайными возмущениями типа «белого шума».
- •14. Решение задачи построения оптимального регулятора для линейного объекта со случайными возмущениями типа «белого шума».
- •15. Общая характеристика методов поиска экстремума функции нескольких переменных.
- •16. Методы прямого поиска экстремума. Метод Нелдера-Мида.
- •18. Методы прямого поиска экстремума.
- •20. Градиентные методы поиска экстремума. Метод Ньютона.
20. Градиентные методы поиска экстремума. Метод Ньютона.
В методе Коши применяется наилучшая локальная стратегия поиска точки с использованием градиента, однако движение в напр противоположном градиенту приводит в точку min, лишь в том случает, когда линии равного уровня функцf(x) представляет собой окружности. Т.о. напрпротивоположgrad не может служить приемлемым глобальным направлением поиска точек оптимума нелин функции.
Для того чтобы построить более общ стратегию поиска, необходимо привлечь инф не только о первых, но и о вторых переменных целевой функции. В методе Ньютона стратегия поиска строится на основе разложения целевой функции в ряд Тейлора, в котором все челены разложения выше второго порядка отбрасываются.
Н
а основе этой аппроксимациипостр последовательность итераций, чтобы во вновь полученной точке х(к+1) gradфункц обращался в ноль.
,
где
Пример:
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]