ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
136
Рис. 7.9. Алгоритм метода штрафных функций
На каждом шаге итерационного процесса определяется оптимальное зна-
чение х
*
вектора х, при этом в качестве начального приближения принимается
результат предыдущей итерации.
Значение параметра β каждый раз уменьшается до тех пор, пока значение
штрафной функции не станет заданной малой величиной. В этом случае точка
х
*
достаточна близка к границе области D и с необходимой точностью описы-
вает оптимальные значения проектных параметров. Если точка минимума на-
ходится внутри области D, то искомый результат будет получен сразу после
первого шага, так как в данном случае φ (х
*
) = 0.
Линейное программирование изучает задачи оптимизации, в которых
целевая функция является линейной функцией проектных параметров, а огра-
ничения задаются в виде линейных уравнений и неравенств.
Начало
Ввод х
*
, β, ε
Минимизация функции F(x, β) = f (x) +
β
1
φ(x)
Уточнение х
*
Нет
φ(x
*
) < ε
Вывод х
*
Да
Конец
Выбор нового
значения β
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 136
- 137
- 138
- 139
- 140
- …
- следующая ›
- последняя »
