Лабораторные работы3 / 1,2,3 / №2 / шаблон2
.doc5.1 график траектории промежуточных приближений
5.2 график траектории промежуточных приближений
6. Результаты сравнения рассмотренных методов поиска
№ |
Метод поиска |
Полученная точка минимума |
Значение f(x1,x2) |
Кол-во итераций |
|
X1 |
Х2 |
|
|
||
1 |
градиентный метод с постоянным шагом |
-11.25108 |
1.43208 |
-8.8124053445 |
135 |
2 |
метод покоординатного спуска с постоянным шагом |
-11.25108 |
1.43211 |
-8.8124053443 |
89 |
Вывод:
В данной работе были изучены два метода многомерной безусловной оптимизации:
- градиентный метод с постоянным шагом;
- метод покоординатного спуска с постоянным шагом.
Применив их к конкретной функции двух переменных и сравнив результаты, можно сказать, что наиболее оптимальным из них является метод покоординатного спуска с постоянным шагом, количество итераций которого меньше, чем в градиентном методе с постоянным шагом.