- •Лекция 1
- •Лекция 2
- •Уравнении с одним неизвестным
- •Метод деления отрезка пополам (метод бисекции).
- •Метод Ньютона (метод касательных).
- •Метод простой итерации.
- •Лекция 3 Системы линейных уравнений
- •3.Прямые методы
- •Итерационные методы
- •Метод Гаусса — Зейделя.
- •Системы уравнений.
- •Лекция 4 Аппроксимация функций.
- •Точечная аппроксимация.
- •Многочлены Чебышева.
- •Линейная и квадратичная интерполяция.
- •Сплайны.
- •Многочлен Лагранжа.
- •Лекция 5.
- •Метод Симпсона.
- •Использование сплайнов.
- •Кратные интегралы.
- •Метод Монте-Карло.
- •Лекция 6. Численное дифференцированно.
- •Погрешность численного дифференцирования.
- •Метод неопределенных коэффициентов.
- •Улучшение аппроксимации.
- •Частные производные.
- •Лекция 7.
- •Основные понятия.
- •Задачи оптимизации.
- •Одномерная оптимизация.
- •1. Задачи на экстремум.
- •Метод золотого сечения.
- •Метод градиентного спуска.
- •Лекция 8. Задачи с ограничениями.
- •Линейное программирование.
- •Геометрический метод.
- •Симплекс-метод.
- •Задача о ресурсах.
Лекция 7.
Методы оптимизации.
Основные понятия.
Под оптимизацией понимают процесс выбора наилучшею вариант из всех возможных. С точки зрения инженерных расчетов методы оптимизации позволяют выбрать наилучший вариант конструкции, наилучшее распределение ресурсов и т.д.
В процессе решения задачи оптимизации
обычно необходимо найти оптимальные
значения некоторых параметров,
определяющих данную задачу. При решении
инженерных задач их принято называть
проектными параметрами, а в экономических
задачах их обычно называют параметрами
плана. В качестве проектных параметров
могут быть значения линейных размеров
объекта, массы, температуры, и т.п. Число
проектных параметров
характеризует размерность ( и степень
сложности ) задачи оптимизации.
Выбор оптимального решения или сравнение двух альтернативных решений проводится с помощью некоторой зависимой величины (функции), определяемой проектными параметрами. Эта величина называется целевой функцией (или критерием качества).
В процессе решения задачи оптимизации должны быть найдены такие значения проектных параметров, при которых целевая функция имеет минимум (или максимум). Таким образом, целевая функция – это глобальный критерий оптимальности в математических моделях, с помощью которых описываются инженерные или экономические задачи.
Целевую функцию можно записать в виде:
.
Примеры целевой функции: прочность или масса конструкции, мощность установки, объем выпуска продукции, прибыль и т.д.
В случае одного проектного параметра
(
)
целевая функция является функция одной
переменной, и её график – некоторая
кривая на плоскости. При
целевая функция является функцией двух
переменных, и её графиком является
поверхность.
Целевая функция может быть задана формулой или таблицей. Во всех случаях она должна быть однозначной функцией проектных параметров. Целевых функций в задаче может быть несколько. Некоторые целевые функции могут оказаться несовместными. В таких случаях необходимо вводить приоритет той или иной целевой функции.
Задачи оптимизации.
Можно выделить два типа задач оптимизации
– безусловные и условные. Безусловная
задача оптимизации состоит в отыскании
максимума или минимума действительной
функции от
действительных переменных и определении
соответствующих значений аргументов
на некотором множестве![]()
-мерного
пространства. Обычно рассматриваются
задачи минимизации; к ним легко сводятся
и задачи на поиск максимума путем замены
знака целевой функции на противоположный.
Условные задачи оптимизации, или задачи
с ограничениями, -это такие, при
формулировке которых задаются некоторые
условия (ограничения) на множестве
.
Эти ограничения задаются совокупностью
некоторых функций, удовлетворяющих
уравнениям или неравенствам.
В результате ограничений область
проектирования
,
определяемая всеми
проектными параметрами, может быть
существенно уменьшена в соответствии
с физической сущностью задачи.
При наличии ограничений оптимальное решение может соответствовать либо локальному экстремуму внутри области проектирования, либо значению целевой функции на границе области. Если ограничения отсутствуют, то ищется оптимальное решение на всей области проектирования, т.е. глобальный экстремум.
