КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Государственный экзамен. 1. Многомерные задачи оптимизации.1. Многомерные задачи оптимизации. 2. Основные задачи теории систем. 3. Реляционная модель данных основные понятия. 4. Объектно-ориентированный подход 5. Имитационное моделирование и компьютерное моделирование. Основные особенности имитационных моделей. 6. Пассивный режим FTP. 1)Многомерные задачи оптимизации. Типичная многомерная задача оптимизации – задача выбора оптимальных (наилучших) условий химического производства. Здесь целевая функция – выход интересующего нас химического продукта – зависит от состава сырья, от температуры, давления, имеющихся катализаторов и ряда других факторов Дана целевая функция f (x) = , которая графически представляет собой поверхность параболоида вращения(рис1). Проведем сечения поверхности равно отстоящими плоскостями, которые параллельны плоскости изменения переменных x1 и x2. Линии этих сечений проецируем на плоскость изменения переменных. Получим концентрические окружности(рис.2). Эти линии называются линиями уровня или линиями постоянных значений. Основная характеристика любой из линий это то, что в любой точке этой линии значение функции постоянно.
Рис.1Методы многомерной оптимизации. Параболоид вращения Рассечем заданную поверхность функции тремя плоскостями по уровням.
Тогда линии уровня будут представлены уравнениями: ; или окружностями с соответствующими радиусами: ; Рис.2Методы многомерной оптимизации. Концентрические окружности Все методы многомерной оптимизации делятся на два класса: 1) Градиентные 2) Безградиентные
|