- •Программирование численных методов в экстремальных задачах
- •Предисловие
- •Практическое занятие 1. Исследование методов одномерного поиска минимума унимодальных функций
- •1.1. Требования задания
- •1.2. Контрольные вопросы
- •1.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 2. Исследование методов полиномиальной интерполяции для поиска минимума целевых функций
- •2.1. Требования задания
- •2.2. Контрольные вопросы
- •2.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 3. Исследование методов линейного поиска
- •3.1. Требования задания
- •3.2. Контрольные вопросы
- •3.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 4. Исследование градиентных методов
- •4.1. Требования задания
- •4.2. Контрольные вопросы
- •4.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 5. Проектирование программы оптимизации
- •5.1. Требования задания
- •5.2. Контрольные вопросы
- •5.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 6. Исследование модификаций ньютоновских оптимизационных процессов
- •6.1. Требования задания
- •6.2. Контрольные вопросы
- •6.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 7. Исследование методов переменной метрики
- •7.1. Требования задания
- •7.2. Контрольные вопросы
- •7.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 8. Исследование методов сопряженных градиентов
- •8.1. Требования задания
- •8.2. Контрольные вопросы
- •8.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 9. Исследование методов безусловной оптимизации нулевого порядка
- •9.1. Требования задания
- •9.2. Контрольные вопросы
- •9.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 10. Исследование алгоритмов случайного поиска
- •10.1. Требования задания
- •10.2. Контрольные вопросы
- •10.3. Содержание отчета
- •Практическое занятие 11. Исследование методов нелинейного программирования
- •11.1. Требования задания
- •11.2. Контрольные вопросы
- •11.3. Содержание отчета
- •Список литературы
- •1. Метод средней точки (метод Больцано)
- •2. Метод трехточечного поиска на равных интервалах
- •3. Метод Ньютона
- •4. Метод линейной интерполяции (метод секущих)
- •5. Метод кубической интерполяции для одномерной минимизации
- •6. Метод Фибоначчи
- •7. Метод Хука–Дживса с одномерной минимизацией
- •8. Метод Зангвилла
- •9. АлгоритмLPτ-поиска
- •10. Формулы методов переменной метрики
- •11. Минимизация целевых функций в MicrosoftExcel97
- •12. Тестовые функции
- •Содержание
- •197376, С.-Петербург, ул. Проф. Попова, 5
2.2. Контрольные вопросы
Когда целесообразно использовать методы полиномиальной интерполяции?
Сравнить организацию поиска в методах ДСК и Пауэлла.
Как строится система из четырех уравнений в методе кубической интерполяции?
Перечислить достоинства и недостатки методов интерполяции в задачах оптимизации.
Почему при минимизации целевых функций используют комбинированные стратегии поиска?
Аналитически выполнить одну итерацию метода ДСК при поиске минимума f(x) =x2–x,x1= 3.
Перечислите известные Вам варианты метода Свенна.
Может ли применение метода Давидона привести к неверному определению x*? Ответ пояснить рисунком.
2.3. Содержание отчета
Цель работы и требования задания.
Краткое описание метода оптимизации на основании материала лекционного курса и описание схемы пошагового выполнения вычислительного алгоритма.
Пооператорнаяблок-схема программы с пояснением основных ее частей.
Спецификация программы, раскрывающая смысл входных и выходных данных, основных переменных и функций.
Текст программы с детальными комментариями ведущих операторов программы.
Результаты тестирования программы на наборе целевых функций с указанием числа итераций и количества вычислений целевой функции. Таблица, иллюстрирующая вычислительный процесс и изменение ключевых переменных.
Таблица, содержащая сравнение заданных методов оптимизации по числу итераций при использовании различных критериев окончания поиска, при выборе разных начальных точекx1и при задании различных значений погрешности локализации минимума.
Графическая интерпретация процесса оптимального поиска на поле графика целевой функции, построенного средствамиMatlab.
Ответы на контрольные вопросы.
Выводы по работе.
Практическое занятие 3. Исследование методов линейного поиска
3.1. Требования задания
Цель работы– разработка программы, реализующей комбинированную процедуру минимизации функции многих переменных в заданном направлении.
Методы линейного поиска:
М1 – метод золотого сечения-2 – Дэвидона;
М2 – метод золотого сечения-1 – Пауэлла;
М3 – метод Больцано – Дэвидона;
М4 – метод Фибоначчи-1 – Дэвидона;
М5 – метод Фибоначчи-2 – Пауэлла;
М6 – метод Больцано – ДСК;
М7 – метод дихотомии – ДСК;
М8 – метод ДСК – Дэвидона.
Таблица тестовых функций
№ |
Функция y(x) |
Начальная точка (x1)t |
Направление поиска pt |
Значение минимума (x*)t |
(10) |
x12+ 3x22+ 2x1x2 |
(1; 1) |
(2; 3) |
(0.2558; –0.1163) |
(11) |
100(x2–x12)2+ (1 –x1)2 |
(–1; 0) |
(5; 1) |
(–0.3413; 0.13172) |
(12) |
–12x2+ 4x12+ 4x22– 4x1x2 |
(–0.5; 1) |
(1; 0) |
(0.5; 1) |
(13) |
(x1– 2)4+ (x1– 2x2)2 |
(0; 3) |
(1; 0) |
(3.13; 3.00) |
(14) |
4(x1– 5)2+ (x2– 6)2 |
(8; 9) |
(1; 0) |
(5; 9) |
(15) |
(x1– 2)4+ (x1– 2x2)2 |
(0; 3) |
(44; –24.1) |
(2.7; 1.51) |
(16) |
2x13+ 4x1x23– 10x1x2+x22 |
(5; 2) |
(0; 1) |
(5; 0.896356) |
(17) |
8x12+ 4x1x2+ 5x22 |
(10; 16) |
grad(x1)t |
(–2.938; 4.4479) |
(18) |
4(x1– 5)2+ (x2– 6)2 |
(8; 9) |
(0; 1) |
(8;6) |
Варианты задания
Вариант |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
Метод |
М1 |
М2 |
М3 |
М4 |
М5 |
М6 |
М7 |
М8 |
Тестовая функция |
(10) |
(11) |
(12) |
(13) (15) |
(14) (18) |
(13) (15) |
(16) |
(17) |