#

Наши услуги

Отзывы

Дипломная с минимальными доработками. Спасибо.

29-11-2016

Спасибо за помощь. Отчёт по теме и всё понятно.

29-11-2016

Спасибо за работу. Все чертежи выполнены без исправлений.

09-11-2016

#


Курсовая Методы квадратичной аппроксимации. Метод переменной метрики для задач условной оптимизации

  • Тема: Методы квадратичной аппроксимации. Метод переменной метрики для задач условной оптимизации
  • Автор: Дмитрий
  • Тип работы: Курсовая
  • Предмет: Прикладная математика
  • Страниц: 22
  • Год сдачи: 2006
  • ВУЗ, город: Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники
  • Цена(руб.): 1500 рублей

Метод переменной метрики реализован в пакете Waterloo Maple 8. При расчете параметра использовался метод дихотомии одномерной минимизации на отрезке с точностью . Для выполнения 18-и итераций, в результате чего получено решение с точностью понадобилось около 12-и секунд. На рис. 1 изображены линии уровня целевой функции (заливка светлеет в сторону возрастания функции), функция ограничения, а также графическая иллюстрация итерационного процесса.
Следует отметить, что сходимость метода сильно зависит от начальной матрицы аппроксимации и слабо зависит от начального условия. Метод вычисления квазиньютоновской матрицы обеспечивает ее положительную определенность на каждой итерации алгоритма.
При далеко отстоящих точках, как, например, на рис.2 можно заметить, что алгоритм «стремится» занять множество точек, градиент целевой функции в которых наибольший, а уже потом выйти на точку решение задачи, при чем сказанное становится актуальнее при удалении начального приближения от оптимума (см. рис. 2). Такое поведение обусловлено методом решения: вблизи кривой ограничения влияние ограничения мало и метод развивается в сторону безусловного минимума, но с удалением процесса от ограничивающей функции сказывается наличие штрафной функции, метод быстро находит точку условного минимума.
Сказанное выше также можно заметить при смещении целевой функции по оси . Итерационный процесс на третьей итерации достигает наименьшего за историю процесса значения целевой функции, а затем возвращается в точку решения (см. рис. 3 и рис.4).
Интересной особенностью метода является его поведение в случае, когда начальное приближение расположено вблизи оптимума. Как видно из рис. 5 близость к решению слабо сказывается на сходимости: имеет место тот же скачок в сторону глобального минимума целевой функции со стремлением занять траекторию на градиенте.
В случае начального приближения внутри области в нижней полуплоскости наблюдается та же картина (см. рис. 6), но предварительно происходит выход из области ограничения.
Необходимо отметить также тот факт, что при размещении начального приближения в начале координат программа отказывается работать, так как не может решить систему уравнений, состоящую из производных функции Лагранжа задачи квадратичного программирования. Система оказывается несовместной, но даже при малом отклонении от начала координат в сторону увеличения переменной решение будет найдено за сравнительно малое число итераций (для начального значения решение было найдено за две итерации).
Эмпирическим путем установлен факт существования области начальных значений, для элементов которой метод находит точку . Эта область включает в себя отрицательный луч оси , а также некоторую область, содержащую этот луч. Причина данного явления заключается в том, что для этой области рано или поздно нарушается условие унимодальности для штрафной функции при поиске параметра (см. рис. 7). Для устранения этого недостатка нужно либо применить иную процедуру минимизации, подходящую для не унимодальных функций (по крайней мере, для ступенчатых, поскольку в исследованных случаях получается именно ступенчатая функция), либо же принять постоянно . При этом поведение процесса будет несколько беспорядочным, но верное решение все же будет найдено (рис. 8).Итак, в данном разделе были получены некоторые результаты по реализации и условиях работы метода переменной метрики, эмпирическим птем установлены и исследованы особенности работы метода. Метод эффективен для задач высокой размерности, поскольку при пересчете квазиньютоновской матрицы используется быстрый метод, сохраняющий ее положительную определенность. При реализации метода следует учитывать возможность неунимодальности промежуточной функции поиска , а также необходимость разрешимости задачи о седловой точке функции Лагранжа.
Введение 5
Теоретическая часть
Общая задача нелинейного программирования 6
Методы безусловной оптимизации, использующие
квадратичную аппроксимацию 8
Алгоритм метода переменной метрики в задачах с ограничениями 10
Практическая часть
Решение с помощью Графоаналитического метода 13
Решение с помощью метода переменной метрики 15
Заключение 21
Список литературы 22
1.Д. Химмельблау. Прикладное нелинейное программирование. М.:Мир, 1975.534с.
2.Реклейтис Г., Рейвиндран А., Регсдел К. Оптимизация в технике. М.:1986 324с.
3.Зайченко Ю. П. Исследование операций: Учеб. Пособие для студентов вузов. Киев: Вища школа, 1979, 392с.

Узнать стоимость уникальной работы в компании Zaochnik.com

  • Самые низкие цены на рынке
  • 100% гарантия качества
  • Опыт работ более 10 лет
  • Официальный договор
  • Проверка на Антиплагиат
  • Соблюдения сроков
  • Соответсвие ГОСТу
  • Бесплатная доработка
  • Персональный менеджер

Исправьте, пожалуйста, информацию в отмеченных полях.

 
Название Тип Год сдачи Страниц ВУЗ, город Цена
Дифференциальный алгоритм решения общей задачи математического программирования. Метод Франка-Вулфа Курсовая 2006 33 Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники 1500 Купить Заказать
оригинальную
Модели целочисленного булевого программирования. Алгоритм последовательного анализа вариантов решения Курсовая 2006 29 Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники 1500 Купить Заказать
оригинальную
Метод проекции градиента (метод Розена) для решения задач нелинейного программирования Курсовая 2006 29 Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники 1500 Купить Заказать
оригинальную
Решение задач целочисленного программирования методами ветвей и границ и частичного перебора Курсовая 2006 42 Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники 1500 Купить Заказать
оригинальную
Задача Жуковского о полете планера Курсовая 2005 15 Казань 1500 Купить Заказать
оригинальную
Сравнение эффективности приближенных методов решения трансцендентных уравнений (методом касательных и секущих). Погрешность. Геометрическое содержание. Курсовая 2007 26 КурскГТУ 1500 Купить Заказать
оригинальную
Поиск фрагмента на графе Курсовая 2007/2008 20 АГТУ (Астрахань) 1500 Купить Заказать
оригинальную
Алгоритм объединения и пересечения отрезков Курсовая 2007 18 АГТУ (Астрахань) 1500 Купить Заказать
оригинальную
Решение систем булевых уравнений Курсовая 2007 16 АГТУ (Астрахань) 1500 Купить Заказать
оригинальную