Методы оптимизации в инженерных расчетах в системе Mathcad. Алексеев А.А - 9 стр.

UptoLike

Рубрика: 

17
где k – произвольная постоянная, e
iединичный
вектор.
Графическая иллюстрация поиска минимума целевой
функции, определяемой двумя независимыми
переменными параметрами, представлена на рис l.
Рис.1
2.3 Градиентные методы
В этих методах наряду со значениями самой целевой
функции используется и ее градиент, и таких методов
разработано достаточно много: метод наискорейшего
18
18
спуска, метод сопряженных градиентов и другие их
модификации. Общим для этих методов является ис-
пользование градиента для продвижения в пространстве
параметров G.
Направление градиента является направлением
наискорейшего возрастания функции, следовательно
противоположное направление является направлением
наискорейшего убывания функции. В целях упрощения
графической иллюстрации сначала рассмотрим целевую
функцию двух независимых параметров :
u =
)15(),(
21
xxf
Графиком этой функции является некоторая
криволинейная поверхность, которая имеет "возвышения"
и "впадины". Нашей целью является попадание в одну из
"впадин", которая будет по расположению самой низшей
по высоте из всех остальных. Координаты самой низкой
точки этой "впадины" будут являться решением задачи
оптимизации.
Если эту поверхность рассечь семейством
горизонтальных плоскостей, расположенных на разных
уровнях, то в сечениях будут получены кривые линии,
называемые линиями равного уровня, которые тоже
образуют семейство замкнутых и разомкнутых кривых
     где k – произвольная постоянная, ei – единичный     спуска, метод сопряженных градиентов и другие их
                                                                                   18
вектор.                                                  модификации. Общим для этих методов является ис-
     Графическая иллюстрация поиска минимума целевой     пользование градиента для продвижения в пространстве
функции,     определяемой        двумя    независимыми   параметров G.
переменными параметрами, представлена на рис l.              Направление         градиента          является      направлением
                                                         наискорейшего        возрастания           функции,      следовательно
                                                         противоположное направление является направлением
                                                         наискорейшего убывания функции. В целях упрощения
                                                         графической иллюстрации сначала рассмотрим целевую
                                                         функцию двух независимых параметров :
                                                                               u = f ( x1 , x 2 )          (15)
                                                             Графиком         этой      функции         является     некоторая
                                                         криволинейная поверхность, которая имеет "возвышения"
                                                         и "впадины". Нашей целью является попадание в одну из
                                                         "впадин", которая будет по расположению самой низшей
                                                         по высоте из всех остальных. Координаты самой низкой
                                                         точки этой "впадины" будут являться решением задачи
                            Рис.1
                                                         оптимизации.
                                                             Если       эту     поверхность            рассечь      семейством
                  2.3 Градиентные методы
                                                         горизонтальных плоскостей, расположенных на разных
                                                         уровнях, то в сечениях будут получены кривые линии,
     В этих методах наряду со значениями самой целевой
                                                         называемые линиями равного уровня, которые тоже
функции используется и ее градиент, и таких методов
                                                         образуют семейство замкнутых и разомкнутых кривых
разработано достаточно много: метод наискорейшего
                            17                                                              18