Метод Гаусса-Зейделя

Начальный этап

Выбрать х1, ε = 10^-4 – 10^-8 установить k = 1;

Основной этап:

Шаг 1.

Выполнить серию одномерных поисков вдоль координатных орт

Шаг 2.

Вычислить ускоряющее направление и проверить КОП: , если выполняется, минимум найден: x*=xⁿ⁺¹.

Иначе:

1. Выполнить ускоряющий шаг в новую точку хⁿ⁺²

2. Обозначить последнюю точку как начальную и вернуться на шаг 1.

Метод комплексов Бокса

Комплекс-метод предназначен для отыскания условного экстремума непрерывной целевой функции (1) в выпуклой допустимой области.

При использовании метода принимаются следующие предпо­ложения:

1. Задача поиска экстремума функционала (1) решается при наличии ограничений 1-го и 2-го рода.

2. Значения целевой функции и функций ограничений могут быть вычислены в любой точке допустимой области изменения независимых переменных.

3. Допустимая область выпукла.

4. Значения целевой функции и функций ограничений вычисляются без ошибок.

Идея комплекс метода заключается в последовательной замене точек некоторой конфигурации, удаленных от экстремума, на более близкие к нему.

В отличие от симплексного метода, в комплексе-методе используется случайный набор N точек – Комплекс, а число точек Комплекса определяется по правилу:

где n – число независимых переменных.

Вычислительная последовательность (алгоритм) комплекс-метода включает в себя следующие этапы.

1) Формируется исходный комплекс. Координаты вершин исходного Комплекса хij вычисляются последовательно с помощью равномерно распределенных на интервале (0;1) псевдослучайных чисел rij:

В каждой вершине с номером j проверяется выполнение ограничений 2-го рода (ограничения 1-го рода выполняются автоматически).

Точка фиксируется как вершина Комплекса, если в ней удовлетворяются все ограничения. Если же ни в одной из точек ограничения не выполнены, то формуле (6) вычисляются координаты новых точек, в которых вновь проверяется ограничения.

Пусть число точек, удовлетворяющих ограничениям 2-го рода Р (Р≥1), тогда (N–P) – число точек, в которых ограничения нарушены.

Далее для каждой из еще незафиксированных вершин выполняется операция по ее смещению к центру Р вершин Комплекса, при этом новые координаты точки х*ij вычисляются по формуле

Процесс смещения j -й точки продолжается до тех пор, пока для нее не будут выполнены все ограничения. Такой момент обязательно наступит, поскольку допустимая область выпукла. Точка фиксируется как новая вершина Комплекса (Р увеличивается на единицу), после чего операция смещения повторяется для очередной вершины.

Fj=F(xj), , j=1, 2,…,N.

R=FG; S=FD.

где G – номер самой «хорошей»; а D – самой «плохой» вершины.

4) Определяются координаты Ci центра Комплекса с отброшенной «наихудшей» вершиной:

5) Проверяется условие окончания поиска. Для этого вычисляется величина В:

Если В<ε (ε – заданная точность вычисления), т.е. среднее расстояние от центра Комплекса до худшей (D) и лучшей (G) вершин меньше ε, то поиск заканчивают, считая экстремум найденным.

В противном случае вычисления продолжаются:

xi0=2,3Ci – 1,3xiD, i=1, 2,…,n.

В этой новой точке проверяется выполнение ограничений 1-го рода. В случае, если ограничения нарушаются, xi0 принимает значения gi+ε или hi–ε в зависимости от того, в какую сторону i-е ограничение нарушено;

.

Процесс смещения продолжают до тех пор, пока все ограничения 2-го рода не будут соблюдены.

8) В новой точке вычисляют значения целевой функции F0:

.

Затем вновь вычисляют значение целевой функции F0 и сравнивают его с S. Смещением к лучшей вершине по формуле (15) продолжают до тех пор, пока F0 не станет лучше S.

За счет этой процедуры происходит последовательное сжатие комплекса к лучшей вершине.

10) Если вычисленное в новой точке х0 значение F0 лучше S, то в Комплексе на месте наихудшей точки хD фиксируется точка х0 и значение S заменяется на F0.

Затем вычисления повторяются, начиная с п. 3, и продолжаются до тех пор пока не будет выполнено условие остановки, т.е. не будет найден с заданной точностью экстремум целевой функции.

Метод Хука-Дживса (конфигураций)

Эффективность прямого поиска точки минимума можно повысить, если на ка­ждом k-м шаге поиска соответствующим образом выбирать направление спуска. Для этого на каждом k-м шаге выделяют предварительный этап исследующего поиска. Целью этого этапа является выбор направления спуска путем исследования поведения целевой функции f(x) в окрестности точки xk-1, найденной на предыдущем шаге. В результате выполнения этапа исследующего поиска находится точка xk, для которой f(x^k) < f(x^k-1). Направление спуска, завершающего k-w. шаг поиска, определяется вектором x^k - x^k-1. Такая стратегия поиска, получила название метода Хука - Дживса.

Исследующий поиск 1

Вдоль координатных орт выполняют малые шаги. Т.е. локальное обследование точки х¹, для поиска лучшей чем х¹ точки. Если шаг удачный то точку фиксируют и продолжают шаги из неё, если не удачный то делают шаг в противоположную сторону, если полученная точка снова хуже, то по этой оси шаг не делается.

Ускоряющий поиск

Выполняем единичный шаг вдоль направления , . Затем производим исследующий поиск в окрестности x³, в надежде найти точку лучшую чем x².

Начальный этап

β = 10, ε = 10-4 – 10-8, k = 1, х¹, h₁= … =h_n=0.1;

Основной этап

Шаг 1.

Выполнить ИП1 и отыскать т. х² для которой .

Шаг 2.

Если ИП1 удачен т.е. найдена х², то перейти на шаг 3, иначе, но в то же время h<ε необходимо уменьшить шаг в β раз и вернуться на шаг 1. При h<ε остановиться х* = х¹.

Шаг 3.

Выполнить УП в пробную точку

Обозначить

В окрестности х3 попытаться ИП2 найти т. х⁴ «лучшую» чем х¹.

Шаг 4.

Если ИП2 удачен, то положить и вернуться на шаг 1.

Иначе: уменьшить шаг в β раз и вернуться на шаг 1.

Метод Хука-Дживса с одномерной минимизацией

Данный метод является аналогом метода циклического покооординатного спуска (ЦПС) с ускоряющим шагом. Начиная со второй итерации, устанавливается новый способ построения направления ускоряющего поиска. Организацию итерационной процедуры и отличие метода Хука-Дживса с одномерной минимизацией от метода ЦПС раскрывает представленное ниже пошаговое описание алгоритма.

Начальный этап

(1) Исходные данные - базовая точка x, погрешность вычисления минимума e, матрица координатных направлений p = {pⁱ}, i = 1,2,...,n, где pⁱ = eⁱ - i-ый единичный орт в Rⁿ, т.е. eⁱ = 1 и e_jⁱ = 0 при всех i ¹ j.

(2) Начальную точку x¹ принять равной базовой точке: x¹ = x.

Основнй этап

Шаг 1.

Выполнить ЦПС из начальной точки x¹ в конечную точку xⁿ⁺¹, последовательно решая n-задач одномерной минимизации вдоль координатных направлений p.

Шаг 2.

Проверить критерий окончания поиска:

(1) построить направление ускоряющего поиска d = xⁿ⁺¹ - x;

(2) если ½½ d ½½ << e, остановиться.

Шаг 3.

Определить начальные условия для очередной итерации:

(1) найти оптимальный шаг a_n+1 в точку xⁿ⁺² = xⁿ⁺¹ + a_n+1d;

(2) взять точку xⁿ⁺² за новую начальную точку x¹ = xⁿ⁺², а точку xⁿ⁺¹ за новую базовую x = xⁿ⁺¹;

(3) вернуться на шаг 1.

Поиск по сайту: