Раздел 5. Методы экспериментальной оптимизации

1. Постановка задачи экспериментальной оптимизации.

2. Свойство одномерных унимодальных функций, используемое при конструировании алгоритмов их оптимизации.

3. Метод деления отрезка пополам при одномерном поиске минимума унимодальных функций.

4. Метод золотого сечения при одномерном поиске минимума унимодальных функций.

5. Одномерный глобальный поиск (метод ломанных).

6. Последовательный симплексный метод поиска экстремума функций.

7. Метод деформируемого многогранника при поиске экстремума функций.

8. Градиентный метод поиска экстремума функций с использованием планирования первого порядка.

9. Метод Ньютона поиска экстремума функций с использованием планирования второго порядка.

10. Методы случайного поиска.

11. Глобальная оптимизация методом усреднения координат.

Раздел 6. Идентификация статических моделей объектов

1. Постановка задачи подстройки параметров нелинейных моделей.

2. Критерий наименьших квадратов.

3. Метод наименьших квадратов при линейной параметризации модели.

4. Метод последовательной линеаризации при подстройке параметров на основе критерия наименьших квадратов.

5. Робастные оценки параметров статических моделей объектов (ретроспективная идентификация).

6. Адаптивные алгоритмы метода наименьших квадратов (подстройка параметров статических моделей объектов).

7. Адаптивный алгоритм метода наименьших квадратов при подстройке параметра модели (измерения выхода некоррелированные равноточные).

8. Адаптивный алгоритм метода наименьших квадратов при подстройке параметра модели (измерения выхода некоррелированные неравноточные).

9. Адаптивные алгоритмы подстройки робастных параметров статических моделей объектов.

10. Простейший адаптивный алгоритм подстройки параметров линейных статических моделей объектов.

11. Простейший адаптивный алгоритм подстройки параметров нелинейных статических моделей объектов.

12. Простейший алгоритм адаптивной подстройки параметров модели: .

13. Простейший алгоритм адаптивной подстройки параметров модели: .

14. Простейший алгоритм адаптивной подстройки параметров модели: .

15. Простейший алгоритм адаптивной подстройки параметров модели: .

16. Многоэтапный метод селекции при построении моделей сложных объектов.

Раздел 7. Идентификация динамических моделей объектов

1. Структуры дискретных динамических моделей стохастических объектов.

2. Подстройка параметров динамических моделей с использованием функции чувствительности.

3. Подстройка параметров динамических моделей с использованием итеративных моделей.

4. Применение простейшего адаптивного алгоритма при подстройке параметров динамических моделей.

Раздел 8. Адаптивное управление с идентификацией

1. Постановка задачи адаптивного управления.

2. Пример синтеза устройства управления для линейного объекта:

, . – неизвестное внешнее воздействие на объект.

3. Пример синтеза устройства управления для линейного объекта: , . – белый шум; - неизвестные параметры.

4. Пример синтеза устройства управления для линейного объекта: , . – неизвестный параметр, – неизвестное внешнее воздействие.

5. Пример синтеза устройства управления для линейного объекта: , . – неизвестный параметр, – белый шум.

6. Пример синтеза устройства управления для линейного объекта: , . – неизвестные параметры, – неизвестное внешнее воздействие.