Методы оптимизации и расчеты на ЭВМ технико-экономических задач. Ромашова О.Ю. - 82 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

82
Примем 2
2
=x . Решаем квадратное уравнение ;0149
1
2
1
=+⋅− xx
;25=D
7;2
11
=
′′
=
′
xx . Отмечаем точки )2;2(
3
B и )2;7(
4
B .
Аналогично получаем координаты точек )15,0;5(
5
B и )65,2;5(
6
B .
10
9
7
3
3
2
1
1
0
A
1
A
2
B
1
B
3
B
4
B
2
B
5
B
6
A
3
A
4
A
6
A
8
A
10
A
9
A
7
A
12
A
11
A
5
F
=
0
F
=
-
1
1
F= -18
x
2
x
1
2
-1
-2
-3
X
3
(5; 5 )
X
2
(3;-3 )
X
1
(4;1)
4
5
∇FX()=(-1;-4)
1
- ( )=(1;4)∇FX
1
Рис. 3.3. Линии уровня целевой функции
245)1(5)2(
21
2
2
2
1
+⋅−⋅−−⋅+−= xxxxY
3.2. Классификация численных методов
многомерной минимизации
Известно, что технические оптимизационные задачи имеют огра-
ничения на оптимизируемые параметры и поэтому требуют привлече-
ния методов условной минимизации. Интерес же к методам безуслов-
ной минимизации объясняется следующими причинами:
–
алгоритмы условной минимизации в большинстве случаев
строятся на основе алгоритмов оптимизации без ограничений;
–
задачи минимизации с ограничениями очень часто решаются
путем преобразования их в задачи безусловной минимизации.
По виду функции
численные методы многомерной безусловной
минимизации делятся на две большие группы:
–
методы для негладких функций (методы «слепого» поиска);
–
методы для гладких функций (методы спуска).

Страницы