Одномерная оптимизация

Cтраница 1

Одномерная оптимизация: методы исключения интервалов; методы, основанные на полиномиальной аппроксимации; методы, использующие производные. [1]

Методы дихотомического деления ( а и золотого сечения ( б. [2]

К методам одномерной оптимизации относятся методы дихотомического деления, золотого сечения, чисел Фибоначчи, полиномиальной аппроксимации и ряд их модификаций. [3]

Хотя задача одномерной оптимизации является частью более общей задачи многомерной оптимизации, она так часто встречается в процессе конструирования и обладает столь ярко выраженной спецификой, что мы сочли целесообразным рассмотреть ее отдельно. В следующей главе рассматриваются более сложные методы многомерного поиска оптимальных решений. [4]

Необходимо отметить, что другие методы одномерной оптимизации обобщаются на задачу Q-оптимизации аналогично. [5]

На рис. 6.3 представлен алгоритм процесса одномерной оптимизации методом золотого сечения. В результате выполнения алгоритма выдается оптимальное значение проектного параметра х, в качестве которого принимается середина последнего интервала неопределенности. [6]

Блок-схема метода золотого сечейия. [7]

На рис. 31 представлена блок-схема процесса одномерной оптимизации методом золотого сечения. [8]

Есть множество способов для решения задачи одномерной оптимизации. К ним относятся: метод деления пополам, метод Ньютона, чисел Фибоначчи, золотого сечения. [9]

Поэтому для выбора X обычно пользуются численными методами одномерной оптимизации, реализуемыми на ЭВМ. Наиболее простыми среди них являются методы перебора, описанные ниже и позволяющие приближенно с желаемой точностью определить оптимальное X. [10]

Поэтому для выбора Я ь обычно пользуются численными методами одномерной оптимизации, реализуемыми на ЭВМ. Наиболее простыми среди них являются методы перебора, описанные ниже и позволяющие приближенно с желаемой точностью определить оптимальное Я. [11]

Структурограмма метода покоординатного спуска. [12]

К достоинствам метода покоординатного спуска следует отнести возможность использования простых алгоритмов одномерной оптимизации. [13]

Соединяя точки Z0 и Zb получаем направление Si, по которому решается задача одномерной оптимизации и находится точка с наилучшим значением На. Исходя из этой точки, процедура повторяется до тех пор, пока будет найдено оптимальное решение задачи. [14]

Соединяя точки Z0 и Z, получаем направление Si, по которому решается задача одномерной оптимизации и находится точка с наилучшим значением / / о - Исходя из этой точки, процедура повторяется до тех пор, пока будет найдено оптимальное решение задачи. [15]

Страницы: 1 2 3