Сравнительный анализ методов оптимизации
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Содержание
Введение
Постановка задачи
1 Прямые методы одномерной оптимизации
1.1 Метод дихотомии
1.2 Метод золотого сечения
2 Прямые методы безусловной оптимизации многомерной функции
2.1 Метод покоординатного циклического спуска
2.2 Метод Хука - Дживса
2.3 Метод правильного симплекса
2.4 Метод деформированного симплекса
3. Условная оптимизация
3.1 Метод преобразования целевой функции
3.2 Метод штрафных функций
4. Симплекс таблицы
Заключение
Список используемой литературы
Приложение А Листинг программ: Метод дихотомии, Метод золотого сечения, Метод покоординатного циклического спуска, Метод Хука – Дживса, Метод правильного симплекса
Приложение Б Листинг программы: Метод деформированного симплекса
Приложение В Листинг программы: Метод правильного трехмерного симплекса (максимизация объема фигуры)
Введение
Оптимизация как раздел математики существует достаточно давно. Оптимизация - это выбор, т.е. то, чем постоянно приходится заниматься в повседневной жизни. Хотя конечной целью оптимизации является отыскание наилучшего или "оптимального" решения, обычно приходится довольствоваться улучшением известных решений, а не доведением их до совершенства. По этому под оптимизацией понимают скорее стремление к совершенству, которое, возможно, и не будет достигнуто.
Формулировка математической задачи оптимизации.
В достаточно общем виде математическую задачу оптимизации можно сформулировать следующим образом:
Минимизировать (максимизировать) целевую функцию с учетом ограничений на управляемые переменные.
Под минимизацией (максимизацией) функции n переменных f(x)=f(x1, ... ,xn) на заданном множестве U n-мерного векторного пространства En понимается определение хотя бы одной из точек минимума (максимума) этой функции на множестве U, а также, если это необходимо, и минимального (максимального) на U значения f(x).
При записи математических задач оптимизации в общем виде обычно используется следующая символика:
f(x) -> min (max),
x принадлежит U,
где f(x) - целевая функция, а U - допустимое множество, заданное ограничениями на управляемые переменные.
Введение
Постановка задачи
1 Прямые методы одномерной оптимизации
1.1 Метод дихотомии
1.2 Метод золотого сечения
2 Прямые методы безусловной оптимизации многомерной функции
2.1 Метод покоординатного циклического спуска
2.2 Метод Хука - Дживса
2.3 Метод правильного симплекса
2.4 Метод деформированного симплекса
3. Условная оптимизация
3.1 Метод преобразования целевой функции
3.2 Метод штрафных функций
4. Симплекс таблицы
Заключение
Список используемой литературы
Приложение А Листинг программ: Метод дихотомии, Метод золотого сечения, Метод покоординатного циклического спуска, Метод Хука – Дживса, Метод правильного симплекса
Приложение Б Листинг программы: Метод деформированного симплекса
Приложение В Листинг программы: Метод правильного трехмерного симплекса (максимизация объема фигуры)
Введение
Оптимизация как раздел математики существует достаточно давно. Оптимизация - это выбор, т.е. то, чем постоянно приходится заниматься в повседневной жизни. Хотя конечной целью оптимизации является отыскание наилучшего или "оптимального" решения, обычно приходится довольствоваться улучшением известных решений, а не доведением их до совершенства. По этому под оптимизацией понимают скорее стремление к совершенству, которое, возможно, и не будет достигнуто.
Формулировка математической задачи оптимизации.
В достаточно общем виде математическую задачу оптимизации можно сформулировать следующим образом:
Минимизировать (максимизировать) целевую функцию с учетом ограничений на управляемые переменные.
Под минимизацией (максимизацией) функции n переменных f(x)=f(x1, ... ,xn) на заданном множестве U n-мерного векторного пространства En понимается определение хотя бы одной из точек минимума (максимума) этой функции на множестве U, а также, если это необходимо, и минимального (максимального) на U значения f(x).
При записи математических задач оптимизации в общем виде обычно используется следующая символика:
f(x) -> min (max),
x принадлежит U,
где f(x) - целевая функция, а U - допустимое множество, заданное ограничениями на управляемые переменные.
Другие работы
Экзаменационная работа по дисциплине: Теория электрических цепей. Билет №3
Учеба "Под ключ"
: 10 декабря 2022
Билет № 3 по курсу ТЭЦ
1. Расчет реакции цепи на воздействие произвольной формы. Переходная характеристика цепи. Интеграл Дюамеля.
2. Задача
Дано:
E=120 В; R1=60 Ом; R2=30 Ом; C=50 мкФ.
Получить формулу и построить график UR1(t).
3. Задача
Дано: Схема автогенератора и колебательная характеристика.
C=0,1 мкФ, R=20 кОм,
Rc=1 кОм, Ri>>Rc.
1. Рассчитать частоту генерируемых колебаний (fг).
2. Рассчитать значение крутизны характеристики транзистора, при котором наступит самовозбуждение автогенер
600 руб.
Шпаргалка: Философия как особый тип мировоззрения
Lokard
: 18 ноября 2013
Мировоззрение - необходимая составляющая человеческого сознания, познания. Это общее понимание человеком окружающего мира, своего положения в нем, взаимоотношения с ним, а также понимание общих возможностей и задач в практической и познавательной деятельности. Разнородные «блоки» знаний, убеждений, мыслей, чувств, настроений, стремлений, надежд, соединяясь в мировоззрении, предстают как более или менее целостное понимание людьми мира и самих себя. В состав мировоззрения входят и играют в нем важ
10 руб.
Лабораторная работа №3 по дисциплине: Пакеты прикладных программ для экономистов. Вариант 4
Учеба "Под ключ"
: 21 августа 2017
Лабораторная работа № 3
Двухфакторный дисперсионный анализ в IBM Statics SPSS 22
Цель работы:
Приобрести навыки использования возможностей IBM Statics SPSS 22 для оценки корреляционной зависимости.
Задание к лабораторной работе:
1. Изучите материалы лекций 11-18.
2. Установите пробную версию пакета IBM Statics SPSS 22.
Для этого запустите прилагаемый файл приложения SPSS_Statistics_22_win32 и следуйте рекомендациям Мастера установки.
В окне Получение/ввод лицензионного кода нажмите ОК.
В окне
400 руб.
Гидравлика гидравлические машины и гидроприводы Задача 28 Вариант 8
Z24
: 18 ноября 2025
Насос Н нагнетает рабочую жидкость – масло Ж, температура которой Т=55 ºС, через распределитель Р в гидродвигатель Д, вал которого нагружен крутящим моментом МК. Рабочий объем гидромотора равен V0. К.п.д. гидромотора: объемный η0=0,97, гидромеханический ηгм=0,85.
Номинальное давление работающего в гидроприводе насоса рном, номинальный расход Qном, а объемный его к.п.д. равен ηн.о=0,85. Потери давления в распределителе Δрр=20,0 кПа. Остальные местные потери давления в системе составляют 30% по
350 руб.