- •Тема 1. Реальный и виртуальный эксперименты
- •1.1 Реальный эксперимент
- •1.2 Системы управляемого дистанционного эксперимента
- •1.3. Виртуальный эксперимент
- •Описание поведения системы
- •Управление модельным временем
- •Изменение времени с постоянным шагом
- •Измерение времени по особым состояниям
- •1.4. Введение в планирование эксперимента. Математический аспект
- •Тема 2. Планирование эксперимента Постановка задачи
- •Метод наименьших квадратов
- •Простейший план первого порядка
- •Дробный факторный эксперимент (дфэ)
- •Статистическая обработка эксперимента
- •Планирование модельных (виртуальных) экспериментов
- •Проблемы стратегического планирования модельного эксперимента
- •Этапы стратегического планирования
- •Тактическое планирование
- •1. Проблема определения начального условия
- •2. Проблема обеспечения точности и достоверности
- •3. Проблема уменьшения дисперсий оценок характеристик процесса функционирования моделируемых систем
- •4. Проблема выбора правил автоматической остановки
- •Тема 3. Общие положения планирования второго порядка
- •Ортогональное планирование второго порядка
- •Ротатабельное планирование 2 порядка
- •Исследование области оптимума представленной полиномом второй степени
- •Оптимизация функции отклика
- •Симплекс планирование
- •Метод Нелдера-Мида
- •Принятие решений после крутого восхождения
- •Тема 4. Свойства планов эксперимента. Условия применения в производственных условиях Общая характеристика планов эксперимента
- •Стандартная процедура классического регрессионного анализа
- •Предпосылки кра
- •Если нарушена хотя бы одна из предпосылок, то процедура не является классическим регрессионным анализом. Нарушение предположений о нормальности наблюдений
- •Неустойчивость мнк
- •Устойчивые методы оценивания
Метод Нелдера-Мида
Метод Нелдера-Мида (поиск по деформируемому многограннику) является развитием симплексного метода Спендли, Хекста и Химсворта. Идея метода состоит в сравнении значений функции в (n+1)вершинах симплекса и перемещении в направлении оптимальной точки с помощью итерационной процедуры. В симплексном методе, предложенном первоначально, регулярный симплекс использовался на каждом этапе. Нелдер и Мид предложили несколько модификаций этого метода, допускающих, чтобы симплексы были неправильными. В результате получился очень надежный метод прямого поиска, являющийся одним из самых эффективных, если n<=6.
Симплекс перемещается с помощью трех основных операций: отражения, растяжения и сжатия. Смысл этих операций представлен следующей процедурой (ищем минимум функции).
А. Найдем значения функции f1=f( x1), f2=f(x2) ... fn+1=f(xn+1) в вершинах симплекса.
Б. Найдем наибольшее значение функции fh, следующее вниз за наибольшим значением функции fg , наименьшее значение функции fl и соответствующие им точки xh, xg и xl.
В. Найдем центр
тяжести всех точек, за исключением точки
xh.
Пусть центром тяжести будет
и вычислим f(x0)=f0.
Г. Перемещение начнём от точки xh. Отразив точку xh относительно точки x0, получим точку xr и найдем f(xr) = fr. Операция отражения иллюстрируется рис. Если α > 0 - коэффициент отражения, то положение точки xr определяется следующим образом: xr-x0= α(x0-xh), т.е. xr=(1+ α)x0 - α xh.
Замечание. α = |xr-x0|/|x0 -xh|.
Д. Сравним значения функций fr и fl.
1. Если fr<fl,
то мы получили наименьшее значение
функции. Направление из точки x0
в точку xr
наиболее удобно для перемещения. Таким
образом, мы производим растяжение в
этом направлении и находим точку xe
и значение функции fe=f(xe).
Рисунок иллюстрирует операцию растяжения
симплекса. Коэффициент растяжения
можно найти из следующих
соотношений: xe-x0=(xr-x0),
т.е. xe=xr+
(1-)x0.
Рис. Операции отражения и растяжения
Замечание. = |xe-x0|/|xr-x0|.
а) Если fe>=fl, то заменяем точку xh на точку xe и проверяем (n+1)-ую точку симплекса на сходимость к минимуму (шаг З). Если сходимость достигнута, то процесс останавливается; в противном случае возвращаемся на шаг Б.
б) Если fe=fl , то отбрасываем точку xe. Очевидно, мы переместились слишком далеко от точки x0 к точке xr. Поэтому следует заменить точку xh на точку xr, в которой было получено улучшение (шаг Д, 1) проверить сходимость и, если она достигнута, вернуться на шаг В.
2.Если fr>fl, но fr <=fgто xr является лучшей точкой по сравнению с другими двумя точками симплекса и мы заменяем точку xh на точку xr и, если сходимость не достигнута, возвращаемся на шаг Б, т.е. выполняем пункт 1б, описанный выше.
3.Если fr>fl и fr>fgто перейдем на шаг Е.
Е. Сравним значения функций fr и fh.
1. Если fr<fh, то заменяем точку xh на точку xr и значение функции fh на значение функции fr. Запоминаем значение fr>fg из шага Д.2, приведенного выше. Затем переходим на шаг Е.2
2. Если fr>fh, ясно, что мы переместились слишком далеко от точки xh к точке x0. Пытаемся исправить это, найдя точку xc (а затем и fc) с помощью шага сжатия, показанного на рис.
Если fr > fh, то сразу переходим к шагу сжатия и находим точку xc из соотношения xc-x0=(x0-xh),
где (0<<1)- коэффициент сжатия. Тогда xc=(1+)x0-xh.
Если fr<fh, то сначала заменим точку xh на точку xr, а затем произведем сжатие. Тогда точку xc найдем из соотношения xc-x0= (xr-x0), т.е. xc=xr+(1-)x0. (рис. ).
Ж. Сравниваем значения функций fc и fh.
1. Если fc<fh, то заменяем точку xh на точку xc, и если сходимость не достигнута ,то возвращаемся на шаг Б.
2. Если fc>fh, то очевидно, что все наши попытки найти значение меньшее fh закончились неудачей, поэтому мы переходим на шаг З.
З. На этом шаге мы уменьшаем размерность симплекса делением пополам расстояния от каждой точки симплекса до xl-точки, определяющей наименьшее значение функции.
Рис. Шаги сжатия для fr > fh и для fr < fh
Таким образом,
точка xi
заменяется на точку
.
Затем вычисляем fi
для i=1,2,...,(n+1),
проверяем сходимость и, если она
достигнута, возвращаемся на шаг В.
И. Проверка
сходимости основана на том, чтобы
стандартное отклонение (n+1)-го
значения функции было меньше некоторого
заданного малого значения ( В этом случае
вычисляется
.
Если
,
то все значения функции очень близки
друг к другу, и поэтому они, возможно,
лежат вблизи точки минимума функции
xl.
Коэффициенты α, ,
в вышеприведенной процедуре являются
соответственно коэффициентами отражения,
сжатия и растяжения. Нелдер и Мид
рекомендуют брать α =1, =0.5
и =2.
Рекомендация основана на результатах
экспериментов с различными комбинациями
значений. Эти значения параметров
позволяют методу быть эффективным, но
работать в различных сложных ситуациях.
