Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Лабораторная работа № 9. Многомерный поиск. Методы безусловной минимизации




 

Задание:Найти положение точки экстремума и экстремальное значение целевой функции методом наискорейшего спуска (подъема) с точностью 0,001, если заданы координаты исходной точки .

 

№ варианта Вид целевой функции f(x) Координаты исходной точки Экстремум
x12 + x22- 0,5x1 - 1,6x2 + 2 - Min
x14 + x24 + 2x12x22 - 4x1 + 3 - Min
3,2 - (x1 - 1)2 - (x2 - 3)2 – 4(x3 + 5)2 -1 Max
1 – 2x1 - 2x2 - 4x1x2 + 10x12 + 2x22 - Min
(x12 + x2 - 8)2 + (x1 + x22 - 18)2 + 3 - Min
- Min
(x1 - 2,4)2 + x22 – 3 -2 - Min
x13 + 8x23 - 6x1x2 + 1 - Min
4 - (x12 + x2 - 18)2 - (x1 + x22)2 -2 - Max
- Max
-1 -1 - Min
(x1 + 0,5)2 + 2(x2 + 3,6)2 + (x3 - 1)4 + 1 -5 Min
x12 + x22 - 2(x1 + 2x2) + 7,35 - Min
X12 + x1x2 + x22 - 6x1 - 9x2 - Min
6 - (x12 + x2 – 11)2 - (x1 + x22 - 7)2 - Max
x13 + x22 – 3x1 - 2x2 + 2 - Min
(x1 - 2)2 + 2x22 + 5,5 - Min
4 - 4(x1 – 0,9)2 - 1,5(x2 + 1,6)4 - 0,8(x3 - 3,5)2 -1 -2 Max
-3 - Min
x13 + x1x22 + 6x1x2 – 2 -1 -1 - Max
- Max
4x12 + x22 – 12(x1 + x2) + 46 - Min
(x1 - 4)2 + 5(x2 + 3)2 + 7(x3 + 0,5)2 + 10 -2 Min
2x12 + 3(x2 - 1,5)2 + 1 -1 - Min
(x1 - 2,5)2 + (x2 + 4)2 + 8 -1 - Min
- Min
4 – 2(x1 – 3)2 - (x2 - 2)2 – 3(x3 + 1)4 -3 Max
(x12 + x2)2 + (x1 + x22 - 18)2 + 4 -2 - Min
(x12 + x2 - 7)2 + (x1 + x22 - 11)2 + 3 - Min
x12x2 + x23 + 6x1x2 + 1 -1 - Max
2(x1+2)2 + (x2-1.5)2 +3(x3-1)2 -1 Min
x12 + x1x2 + x22 –3x1 - 6x2 -2 - Min
(x1-1)2 + (x2-3)2 + 4 -3 - Min
2x13 – x1x22 + 5x12 +3x22 + 2 -1 - Min
x12 + x22 – 2x1 - 3x2 + 2 - Min
6x1x2 - 8x13 - x23 – 3 - Max
x13 + x22 – 15x1x2 - Min
2(x1 + x2 – x12) + 4x1x2 – 10x22 – 5 -1 - Max
- Min
Max
- Max
- Max
-1 - Min
-1 - Min
- Min
-1 - Min
-2 - Max
- Max
-1 -3 Min
-2 - Min

 

Вопросы для самоподготовки

 

1. В чем состоит общая задача нелинейного программирования?

2. На какие группы делятся методы решения задач безусловной минимизации?

3. Дайте краткую характеристику методов безусловной минимизации: итерационный характер методов; проблема выбора шага; выбор направления поиска.

4. Опишите алгоритм метода покоординатного спуска.

5. Как выбирается направление спуска в методе покоординатного спуска?

6. При выполнении какого условия следует прекратить поиск?

7. Составьте блок-схему метода покоординатного спуска.

8. Дайте сравнительную характеристику градиентных методов оптимизации.

9. Дайте описание алгоритма метода наискорейшего спуска.

10. Как решается проблема выбора шага и направления в методе наискорейшего спуска?

11. Дайте описание алгоритма метода сопряженных направлений.

12. В чем состоит основное отличие методов наискорейшего спуска и сопряженных направлений?

13. Какие методы условной минимизации вы знаете?

14. В чем главное отличие методов условной минимизации от методов безусловной минимизации?

15. Метод сканирования.

16. Каково минимальное количество вычислений целевой функции для метода сканирования?

17. Укажите область использования метода сканирования.

18. Метод штрафных функций.

19. На какие классы можно разделить методы штрафных функций?

20. Чем характеризуются параметрические методы?



Поделиться:

Дата добавления: 2015-02-09; просмотров: 132; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.006 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты