Методы оптимизации. Харчистов Б.Ф. - 135 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

135
2. 1,563][1,219;=∆
8
, 463,1≅
∗
x , .2486,0−≅
∗
f
3. 1,76][0,88;=∆
4
, 56,1≅
∗
x , .2464,0−≅
∗
f
4. 1,888][0,944;=∆
4
, 528,1≅
∗
x , .2492,0−≅
∗
f
5. Численные методы оптимизации многоэкстремаль-
ных функций
1. ,0,3≅
∗
x .704,1−≅
∗
f
2. ,17,3≅
∗
x .993,1−≅
∗
f
3. ,25,3≅
∗
x .980,1−≅
∗
f
6. Градиентные методы
1. Выполняются 0-я итерация, 1-я и 2-я итерации при
1=
λ
, 3-я итерация при 5,0=
λ
, 4-я итерация при 25,0=
λ
. В ре-
з ультате получаем ≅
∗
x (1,007; −0,166), .111,6−≅
∗
f
2. Вы полняются 0-я итерация, 1-я итерация при
256,0
1
=
λ
, 2-я итерация при 478,0
2
=
λ
. В результате получаем
)201,0−≅
∗
(0,979;x , .120,6−≅
∗
f
7. Метод Ньютона
1.
−−
−
−
=
−
14,0 8,1
16,02,2
5,01,02,1
1
A .
2. Выполняются 0-я и 1-я итерации, получаем точное ре-
шение )25,0−=
∗
(1;x , .125,6−=
∗
f
3. Выполняются 0-я, 1-я и 2-я итерации. В результате по -
лучаем 4,033) (1,033;≅
∗
x , .997,9−≅
∗
f
8. Метод аппроксимирующего программирования
1.
()
.0625,0,0;5,13
1
0
==
λ
x В результате получаем

Страницы