
- •2. Задача безусловной оптимизации
- •2.1. Постановка и схема решения задачи
- •2.2. Необходимые и достаточные условия наличия локального экстремума Теорема 1 Необходимое условие наличия локального экстремума
- •Знакоопределенность матрицы. Критерий Сильвестра
- •2.3. Общие сведения о численных методах оптимизации
- •Замечание 1. Множество х называется замкнутым, если оно содержит все свои внутренние и граничные. Замечание 2. Множество х называется ограниченным, если
- •Замечание 3. Ограниченное замкнутое множество х называется компактным (компактом).
- •1. Выбор направление поиска
- •2. Правило выбора параметра
- •3. Скорость сходимости алгоритма
- •4. Правилами останова алгоритма
- •2.4. Численные методы одномерной минимизации
- •2.5. Численные методы многомерной оптимизации
2.3. Общие сведения о численных методах оптимизации
Теорема
Вейерштрасса.
Пусть
в задаче условной
оптимизации
-
компакт в
,
целевая
функция
непрерывна
на
.
Тогда существует точка глобального
минимума (максимума) функции
на
.
Замечание 1. Множество х называется замкнутым, если оно содержит все свои внутренние и граничные. Замечание 2. Множество х называется ограниченным, если
.
Иными словами, замкнутое множество можно заключить в шар радиуса c.
Замечание 3. Ограниченное замкнутое множество х называется компактным (компактом).
Определение
1.
Численный
метод
- это правило (алгоритм), в соответствии
с которым вычисляется последовательность
точек
,
которая должна сходиться к решению
оптимизационной задачи
.
Определение
2.
Пусть
- некоторая последовательность
векторов из
.
Эта последовательность называется
сходящейся по норме к элементу
,
если
,
т.е. если с ростом
"расстояние" между элементами
последовательности и вектором
становится
сколь угодно малым.
Правило
формирования последовательности
(1)
Вектор
задает
направление движения в пространстве
,
число
-
величину "шага" при переходе из
точки
в
точку
.
1.
Как выбирать векторы
чтобы
обеспечить движение в
направлении
точки
?
2.
Как выбирать числа
чтобы двигаться к точке
достаточно (в каком-то смысле) быстро?
3. Как долго проводить вычисления по формуле (1), т.е. как узнать, что при некотором величина достаточно близка к , если неизвестно (иначе не было бы задачи)?
4.
Как
выбрать начальное приближение
Если используется информация только о целевой функции , алгоритм называют алгоритмом нулевого порядка; если используется информация о производных первого порядка - алгоритмом первого порядка; если используются вторые производные - алгоритмом второго порядка и т.д.
Если алгоритм за конечное число шагов приводит в точку , его называют конечношаговым, иначе - бесконечношаговым.
1. Выбор направление поиска
Определение
3.
Будем говорить, что вектор
в точке
задает
направление убывания функции
(в задаче минимизации),
если при всех достаточно малых
величинах
выполняется
условие
.
Такой
вектор
называют
направлением
убывания.
Множество
всех направлений убывания функции
в
точке
обозначим
через
Утверждение
1.
Вектор
тогда
и только тогда, когда
(2)
2. Правило выбора параметра
(3)
Алгоритм (1) относят к методам спуска
а)
,
б)
,
в)
(4)
г)
(5)
(6)
Вычислительные процедуры типа (1) с (5), (6) называют алгоритмами наискорейшего спуска
3. Скорость сходимости алгоритма
Определение
4.
Пусть
при
.
Тогда говорят:
последовательность
сходится к линейно (с линейной скоростью, со скоростью геометрической прогрессии), если
и
такие, что
;
(6а)
последовательность
сходится к сверхлинейно, если
при такие, что
(6б);
последовательность
сходится к с квадратичной скоростью, если
такие, что
(6в)