Презентации и конспект лекции Синицын / Презентации_ВЭиМОвТС / МетодыОптимизации / Лекция8 Векторная оптимизация

Программная реализация в МатЛаб

• [x,f,ga]=fgoalattain(fun,xo,q,w,A,b,

•

Ae,be,xmi,xma<,nonlcon,options,p1,p2,..>);

x m in x x m ax

•[x,f,ga]=fgoalattain(fun,xo,q,w,[],[],

•[],[],[],[],nonlcon);

Метод сведения к задаче минимакса

•Этот метод находит решение, на котором достигается минимум наихудшего случая.

Пример

3 x1 2 x 2 2 .2

•function minmax1;

•%начальное приближение

•x0=[1; 0];

•% неравенства

•A=[3 2];

•b=2.2;

•xm=[0; 0];

•% обращение

•[x,p]=fminimax(@fu3,x0,A,b,[],[],xm,[]

•function f=fu3(x)

•f(1)=(x(1)-1)^2+(x(2)-2)^2-2.1;

•f(2)=x(1)^1.3+2*x(2)^0.9-1;

•f(3)=1.7*x(1)+x(2)-0.25;

•Return

•function [c, ceq]=nonling(x)

•c=[]; %ограничений-неравенств нет

•%ограничение-равенство:

•ceq(1)=-exp(x(1))+exp(x(2))-0.5;

•return

результат

•x =

•0.2048

•0.5466

•p =

• 0.6448 0.2885 0.6448

•-f(xy)

•x =

•0.2664

•0.5907

•p =

•-0.4244 -0.4244 -0.7935

Конец