Методы одномерной оптимизации

К методам одномерной оптимизации относятся методы дихотомического деления, золотого сечения, чисел Фибоначчи, полиномиальной аппроксимации и ряд их модификаций.

Пусть задан отрезок [А,В], на котором имеется один минимум (в общем случае нечетное число минимумов). Согласно методу дихотомического деления (рис. 7.20,а) отрезок делят пополам и в точках, отстоящих от центра С отрезка на величину допустимой погрешности q, рассчитывают значения целевой функции F(C+q) и F(C-q). Если окажется, что F(C+q)>F(C-q), то минимум находится на отрезке [А,С], если F(C+q)<F(C-q), то минимум – на [С,В], если F(C+q) = F(C-q) – на [C-q,C+q]. Таким образом, на следующем шаге вместо отрезка [А,В] нужно исследовать суженный отрезок [А,С], [С,В] или [C-q,C+q]. Шаги повторяются, пока длина отрезка не уменьшится до величины погрешности q. Таким образом, требуется не более N шагов, где N – ближайшее к log((B-A)/ q) целое значение, но на каждом шаге целевую функцию следует вычислять дважды.

Рисунок 7.20 – Одномерная оптимизация

а – дихотомическое деление, б – золотое сечение

По методу золотого сечения (рис. 4.3,6) внутри отрезка [А,В] выделяют две промежуточные точки С₁ и D_l на расстоянии s = aL от его конечных точек, где L = В-А – длина отрезка. Затем вычисляют значения целевой функции F(x) в точках С₁ и D_l. Если F(С₁) < F(D_l), то минимум находится на отрезке [A,D₁], если F(С₁) > F(D_l), то – на отрезке [С₁,B], если F(С₁) = F(D_l) – на отрезке [С₁ D_l]. Следовательно, вместо отрезка [А,В] теперь можно рассматривать отрезок [A,D₁], [С₁,B] или [С₁ D_l], т.е. длина отрезка уменьшилась не менее чем в L/(L-aL)=1/(1-a) раз. Если подобрать значение а так, что в полученном отрезке меньшей длины одна из промежуточных точек совпадет с промежуточной точкой от предыдущего шага, т.е. в случае выбора отрезка [A,D₁] точка D₂ совпадет с точкой С₁, а в случае выбора отрезка [С₁,B] точка С₂ – с точкой D₂ то это позволит сократить число вычислений целевой функции на всех шагах (кроме первого) в 2 раза.

Условие получения такого значения а формулируется следующим образом (1-2a)L_k = aL_k-1, откуда с учетом того, что L_k/L_k-1 =1/(1- a), имеем а = 0,382. Это значение и называют золотым сечением.

Таким образом, требуется не более N шагов и N+1 вычисление целевой функции, где N можно рассчитать, используя соотношение (В-А)/Е=(1-а)N заданной погрешности Е определения экстремума.

Согласно методу чисел Фибоначчи, используют числа Фибоначчи R_i, последовательность которых образуется по правилу R_i+2=R_i+1+R_i при R₀=R₁= 1, т.е. ряд чисел Фибоначчи имеет вид 1,1,2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144.... Метод аналогичен методу золотого сечения с тем отличием, что коэф­фициент а равен отношению R_i-2/R_i, начальное значение i определяется из условия, что R, _; должно быть наименьшим числом Фибоначчи, превышающим величину (В-А)1Е, где Е – заданная допустимая погрешность определения экстремума. Так, если (В-А)/Е= 100, то начальное значение i= 12, поскольку R₁= 144, и а = 55/144 = 0,3819, на следующем шаге будет а = 34/89 = 0,3820 и т.д.

По методу полиномиальной аппроксимации при аппроксимации F(x) квадратичным полиномом

выбирают промежуточную точку С и в точках А, В, С вычисляют значения целевой функции. Далее решают систему из трех алгебраических уравнений, полученных подстановкой в (7.41) значений А,В, С вместо х и вычисленных значений функции вместо Р(х). В результате становятся известными значения коэффициентов a_k в (7.41) и, исходя из условия dP(x)/dx= 0, определяют экстремальную точку Э полинома. Например, если точка С выбрана в середине отрезка [А,В], то Э=С+(C-A)(F(A)-F(B))/(2(F(A)-2F(C)+F(B))).

Поиск по сайту: