|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
ПрограммированияГрадиентные методы относятся к прямым методам нахождения экстремума. Кроме того, они применяются как при наличии ограничения, так и при их отсутствии. Все градиентные методы – итерационные. Процесс нахождения решения задачи с помощью градиентных методов состоит в том, что, начиная с некоторой точки Х(к), осуществляется последовательный переход к некоторым другим точкам до тех пор, пока не выявляется приемлемое решение исходной задачи. Очевидно, что при таком подходе важны следующие обстоятельства: - выбор первоначальной точки отсчета; - направление, в котором следует перемещаться в ходе реализации последовательного перемещения по опорным точкам; - скорость перемещения исследуемой точки в заданном направлении; - результат будет иметь приближенное значение с наперед заданной точностью. Кроме того, к этому процессу добавляется наличие и вид области допустимых решений, т.е. каким образом итерационный процесс должен учитывать наличие или отсутствие ОДР. В связи с этим градиентные методы могут быть подразделены на две группы. К первой группе относятся методы, при использовании которых исследуемые точки не выходят за пределы ОДР. Наиболее распространенным из таких методов при наличии ограничений является метод Франка-Вульфа. Ко второй группе относятся методы, при использовании которых исследуемые точки могут как принадлежать, так и не принадлежать (временно) ОДР. Однако в результате итерационного процесса в конечном итоге находится точка ОДР, определяющая приемлемое решение. Из таких методов наиболее часто используется метод штрафных функций или метод Эрроу-Гурвица. При нахождении решения ЗНП градиентными методами итерационный процесс осуществляют до того момента, пока градиент функции в очередной точке Х(к+1) не станет равным нулю или же пока , где ε – достаточно малое положительное число, характеризующее точность полученного решения. Общим в рассматриваемых методах является понятие о градиенте функции. Если имеется функция и каждой переменной, входящей в данную функцию, дано приращение Δ х=dx (т.е. приращение аргумента всегда равно его дифференциалу), то очевидно, что функция также будет иметь приращение, определяемое из равенства: .
Пользуясь правилами векторной алгебры, запишем: , где вектор-строка носит название градиента функции z. Градиент функции – вектор-строка, элементы которой состоят из частных производных функции, т.е. тангенсов углов касательных, проведенных к поверхности отклика в плоскости, параллельной данной оси. Интегрально это обобщенная величина направления, по которому функция изменяется наиболее динамично.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.) |