- •Методы конечномерной оптимизации
- •390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1.
- •Лабораторная работа № 1 Методы одномерной оптимизации
- •1. Краткие теоретические сведения
- •1.1. Метод золотого сечения
- •1.3. Методы с использованием производных
- •2. Исходные данные
- •3. Порядок выполнения работы
- •4. Содержание отчета
- •Лабораторная работа № 2 Методы безусловной оптимизации функций многих переменных
- •3. Порядок выполнения работы
- •4. Содержание отчета
- •Лабораторная работа № 3 Линейное программирование
- •1. Краткие теоретические сведения
- •Теорема о существовании решений. Задача линейного программирования вида (3.1) или (3.3) имеет решение тогда и только тогда, когда допустимые множества прямой и двойственной задачи не пусты, т.Е.
- •2. Содержание работы
- •3. Порядок выполнения работы
- •4. Содержание отчета
- •Лабораторная работа № 4 Дискретное программирование
- •2. Порядок выполнения работы
- •3. Содержание отчета
1.3. Методы с использованием производных
Рассмотренные методы поиска используют информацию только о значениях целевой функции. Логично предположить, что если дополнительно к этому иметь информацию о производных функции, то эффективность поисковых процедур может существенно повыситься.
Метод средней
точки. Если
функция
унимодальная
в заданном интервале поиска
,
то точкой оптимума является точка, в
которой
.
Если при этом имеется возможность
вычислять как значения функции, так и
ее производные, то для нахождения корня
уравнения
можно воспользоваться эффективным
алгоритмом исключения интервалов, на
каждой итерации которого рассматривается
лишь одна пробная точка.
Вычислим значение
производной функции в средней точке
рассматриваемого интервала
.
Если
,
то с учетом предположения об унимодальности
естественно утверждать, что точка
минимума не может находиться левее
точки
.
Другими словами, интервал
подлежит исключению. С другой стороны,
если
,
то точка минимума не может находиться
правее z
и интервал
можно исключить [1]. Приведенные
рассуждения лежат в основе логической
структуры метода средней точки,
называемого иногда поиском Больцано,
который включает следующие шаги.
Шаг 1.
Задать интервал поиска
и величину
,
определяющую точность нахождения точки
минимума
;
при этом
и
.
Шаг 2.
Вычислить
и
.
Шаг 3. Если
|,
закончить поиск, положив
.
В противном случае,
если
,
положить
и перейти к шагу 2; если
,
положить
и перейти к шагу 2.
Следует отметить, что логическая структура поиска в соответствии с изложенным методом исключения интервалов основана лишь на исследовании знака производной независимо от значений, которые эта производная принимает.
Метод
секущих. Метод
секущих, являющийся комбинацией метода
Ньютона и общей схемы исключения
интервалов, ориентирован на нахождение
корня уравнения
в интервале
(a,
b),
если, разумеется, такой корень существует.
Предположим, что
в процессе поиска стационарной точки
функции
в интервале (a,
b)
обнаружены две точки
и
,
в которых знаки производной различны.
В этом случае алгоритм метода секущих
позволяет аппроксимировать функцию
«секущей
прямой» (прямой линией, соединяющей
две точки) и найти точку, в которой
секущая графика
пересекает
ось абсцисс (см. рисунок). Таким образом,
следующее приближение к стационарной
точке
определяется по формуле
.
(1.4)
Если
,
поиск следует закончить. В противном
случае необходимо выбрать одну из точек
или
таким
образом, чтобы знаки производной в этой
точке и точке z
были различны, а затем повторить основной
шаг алгоритма [2].
Алгоритм для данного метода приводится ниже.
Шаг 1.
Задать интервал поиска
и величину
,
определяющую точность нахождения точки
минимума
;
положить
;
при этом
и
.
Шаг 2.
Вычислить текущее приближение z
к минимуму
по формуле (1.4). Вычислить
.
Шаг 3.
Если
,
закончить поиск. В противном случае,
если
,
положить
и перейти
к шагу 2.
Если
,
положить
и перейти
к шагу 2.
