33. Методы минимизации функций одной переменных

Здесь рассматривается простейшая математическая модель оптимизации, в которой целевая функция зависит от одной перемен­ной, а допустимым множеством является отрезок вещественной оси:

F(x) min, (1)

х a b.

Как уже отмечалось, максимизация целевой функции (f (x)  max) эквивалентна минимизации противоположной величины (–f (x)  min), поэтому мы будем рассматривать только задачи минимизации.

К математическим задачам вида (1) приводят прикладные задачи оптимизации с одной управляемой переменной. Кроме того, необходимость в минимизации функций одной переменной возникает при реализации некоторых методов ре­шения более сложных задач оптимизации.

Классический метод минимизации.

Шаг 1. Решить уравнение на интервале х  (а; b), т.е. найти все стационарные точки x1, .., xk–1 (а; b). Положить x0 = а, xk = b.

Шаг 2. Вычислить значения f (х) функции f (х) в точках xi, i = 0, .., k.

Шаг 3. Найти . Положить х* = xm .

Для решения задачи минимизации функции f (х) на отрезке [а; b] на практике, как правило, применяют приближенные методы. Они позволяют найти решение этой задачи с необходимой точностью в результате определения конечного числа значений функции f (х) и ее производных в некоторых точках отрезка [а; b]. Методы, использующие только значения функции и не требующие вычисления ее производных, называются прямыми методами минимизации.

Большим достоинством прямых методов является то, что от целевой функции не требуется дифференцируемости и, более того, она может быть не задана в аналитическом виде. Единственное, на чем основаны алгоритмы прямых методов минимизации, это возможность определения значений f (х) в заданных точках.

Рассмотрим наиболее распространенные на практике прямые методы поиска точки минимума. Самым слабым требованием на функцию f (х), позволяющим использовать эти методы, является ее унимодальность. Поэтому далее будем считать функцию f (х) унимодальной на отрезке [а; b].

Метод перебора или равномерного поиска является простейшим из прямых методов минимизации и состоит в следующем.

Разобьем отрезок [а; b] на п равных частей точками деления xi = а + i(b – а)/п, i = 0, .., n. Вычислив значения f (х) в точках xi, путем сравнения найдем точку xm , 0  т  п, для которой

(2)

Далее, положим .

Методы исключения отрезков

В методе перебора, рассмотренном выше, точки xi, в которых оп­ределяются значения f (x), выбирают заранее. Если же для выбора очередной точки вычисления (измерения) f (x) использовать информа­цию, содержащуюся в уже найденных значениях f (x), то поиск точки минимума можно сделать более эффективным, т.е. сократить число определяемых для этого значений f (x), как, например, в методе пораз­рядного поиска.

На один из путей такого более эффективного поиска точки х* ука­зывает свойство 3 унимодальных функций).

Пусть а < x1<х2<b. Сравнив значения f (x) в точках x1 и х2 (проб­ных точках), можно сократить отрезок поиска точки х *, перейдя к отрезку [а; х2], если или к отрезку m [x1; b] если . Описанную процедуру можно повторить необходимое число раз, последовательно уменьшая отрезок, содержащий точку миниму­ма. Когда длина последнего из найденных отрезков станет достаточно малой, следует положить , где – одна из точек этого отрезка, например, его середина. Методы минимизации, основанные на этом принципе, называются методами исключения отрезков.

Первый метод деления отрезка пополам (дихотомии).

Шаг 1. Определить x1 и х2 по формулам , где  > 0 – малое число.. Вычислить f (x1) и f (x2).

Шаг 2. Сравнить f (x1) и f (x2). Если , то перейти к отрезку [а; x2], положив b = x2 , иначе – к отрезку [x1; b], положив а = x1 .

Шаг 3. Найти достигнутую точность Если , то пе­рейти к следующей итерации, вернувшись к шагу 1. Если , то за­вершить поиск х*, перейдя к шагу 4.

Шаг 4. Положить .

Метод золотого сечения.

Шаг 1. Найти х1 и х2 по формулам . Вычислить f (x1) и f (x2). Положить , .

Шаг 2. Проверка на окончание поиска: если n > , то перейти к шагу 3, иначе – к шагу 4.

Шаг 3. Переход к новому отрезку и новым пробным точкам. Если f (x1)  f (x2) то положить b=x2 , x2=x1 , f (x2)  f (x1), x1=b–(b–a) и вычислить f (x1), иначе – положить a=x1, x1= x2 , f (x1) = f (x2), x2=b+(b–a) и вычислить f (x2). Положить n = n и перейти к шагу 2.

Шаг 4. Окончание поиска: положить , .

Метод парабол

Шаг 1. Выбрать точки x1, x2, x3, удовлетворяющие условиям х1 < х2 < х3 , f (x1)  f (x2)  f (x3). Перейти к шагу 2.

Шаг 2. Найти по формуле . На первой итерации перейти к шагу 4, на остальных – к шагу 3.

Шаг 3. Проверка на окончание поиска. Сравнить модуль разно­сти значений на данной и предыдущей итерациях  с числом . Если ||  , то поиск завершить, полагая х*  , f  *  f (x), иначе – перейти к шагу 4.

Шаг 4. Вычислить значение f ( ). Перейти к шагу 5.

Шаг 5. Определить новую тройку чисел x1, x2, x3. Присвоить f (x1), f (x2) и f (x3) соответствующие значения f (x) найденные ранее. Пе­рейти к шагу 2.