animaludas.ru.

Тестовая функции для поиска экстремума - Шеф рекомендует!

функции поиска Тестовая экстремума для

Экстремум функции двух переменных - bezbotvy

ВИДЕО РЕЦЕПТ - ПОСМОТРИТЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО!

Алгоритмы непараметрической поисковой глобальной оптимизации при ограничениях неравенствах

Алгоритм поиска экстремума с шагом, зависящим от свойств минимизируемой функции метод Ньютона. К настоящему времени известно огромное количество алгоритмов поиска экстремума, и поэтому весьма актуальна задача выбора подходящего для решения конкретной задачи. В общем случае критерий выбора представляет собой компромисс между точностью приближения к точке экстремума, затратами ресурсов ЭВМ для этой цели и простотой требуемых аналитических выкладок от которой зависят затраты времени разработчика на отладку. С целью сравнения эффективности различных алгоритмов разработаны специальные т. Одна из самых известных - функция Розенброка автора многих популярных алгоритмов поиска экстремума.

Считается, что поиск глобального минимума для данной функции является нетривиальной задачей. Является примером тестовой функции для локальных методов оптимизации. Имеет минимум 0 в точке 1,1 [2]. Существует также вероятностное обобщение функции Розенброка, предложенное англ. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. The Computer Journal 3: Effect of Rounding errors on the Variable Metric Method. Journal of Optimization Theory and Applications 80 , Проверено 16 сентября Архивировано 3 сентября года.

Подбор параметров алгоритма производится на основе методов принятия решений. Подобного рода алгорит- мы могут быть изучены только с помощью тестовых функций, экстремумы которых известны. Рассматривались три класса таких функций: унимодаль- ные, многоэкстремальные, овражные. Генетические алгоритмы являются одними из эволюционных алгоритмов, применяемых для поиска глобального экстремума функции многих Это прежде всего несколько тестовых функций De Jong'а, которые часто используются для проверки эффективности новых генетических алгоритмов, кроме того. На тестовых и численных примерах показана работоспособность и высокая эффективность трех алгоритмов непараметрической поисковой глобальной Поиск экстремума осуществляется только на основе измерений или вычислений функции качества и ограничений. Алгоритмы поиска экстремума .

Алгоритм поиска экстремума с шагом, зависящим от свойств минимизируемой функции метод Ньютона.

Содержание

К настоящему времени известно огромное количество алгоритмов поиска экстремума, и поэтому весьма актуальна задача выбора подходящего для решения конкретной задачи. В общем случае критерий выбора представляет собой компромисс между точностью приближения к точке экстремума, затратами ресурсов ЭВМ для этой цели и простотой требуемых аналитических выкладок от которой зависят затраты времени разработчика на отладку.

С целью сравнения эффективности различных алгоритмов разработаны специальные т.

Тестовая функции для поиска экстремума

Одна из самых известных - функция Розенброка автора многих популярных алгоритмов поиска экстремума. Эта функция имеет крайне пологий изогнутый овраг, что сильно затрудняет поиск минимума значение аргументов в точке минимума очевидны: Благодаря "неприятным" для методов поиска экстремума особенностям функция Розенброка часто используется для испытания сходимости различных алгоритмов и для их сравнения.

Используем функцию Розенброка для сравнительных испытаний метода наискорейшего спуска и метода Ньютона.

Институт получил гранты на выполнение четырех исследовательских проектов. Такойподход хорош тем, что делает процесс поиска более управляемым и предсказуемым в смысле вычислительных затрат. Провести анализ и сделать.

Форму оврага лучше всего увидеть по графику линий равного уровня. Вы увидите на чертеже форму оврага.

Согласно общим формулам для метода Ньютона необходимо вычислить матрицу вторых производных и обратную к ней. Выполним вычисления элементов обратной матрицы, с помощью символьного процессора MathCad можно получить формулы для определения ее элементов.

Экстремум функции двух переменных - bezbotvy

Для того чтобы с помощью символьного процессора получить формулы для определения обратной матрицы необходимо:. Осталось переобозначить элементы формулы для получения выражений элементов обратной матрицы.

Дата последнего обновления информации на сайте: Методические указания к исследовательской лабораторной работе по дисциплине "Математические основы кибернетики" Крушель Е.

Лабораторная работа 1 Решение задач линейного программирования графическим методом с использованием MS Excel Цель работы решить задачу линейного программирования графическим методом, с использованием надстройки. Заполненные элементы матрицы вторых производных; Синтезированная средствами MathCad формула обратной матрицы: Для поиска оптимального разбиения пространства параметров на гиперкубы, кодируемые хромосомными наборами соответствующей длины NL N - размерность задачи, L - длина кодировки одного генапроводились испытания на четырех тестовых функция:

Формула, определяющая функцию Розенброка: Форма и свойства функции Розенброка. Вычисляем элементы вектора градиента функции Розенброка: Для того чтобы с помощью символьного процессора получить формулы для определения обратной матрицы необходимо: Заполненные элементы матрицы вторых производных; Синтезированная средствами MathCad формула обратной матрицы: Элементы обратной матрицы gij x,y: Параметры для алгоритма Ньютона: Сформируем вектор начальных значений для итерационной процедуры: Используя формулы для метода Ньютона, запишем итерационную процедуру: Выводим таблицу результатов расчета и строим графики.

Тестовая функции для поиска экстремума

Обратите внимание на прекрасную скорость сходимости! Подберите объяснение этому факту.

Функция Розенброка — Википедия

Карта сайта На первую страницу Поиск О проекте Сотрудничество e-mail.