Шпоры по методам оптимизации - файл n1.doc

приобрести
Шпоры по методам оптимизации
скачать (217.8 kb.)
Доступные файлы (5):
n1.doc54kb.14.01.2004 22:40скачать
n2.doc42kb.15.01.2004 01:57скачать
n3.doc469kb.15.01.2004 00:37скачать
n4.doc28kb.15.01.2004 20:36скачать
n5.doc186kb.15.01.2004 05:03скачать

n1.doc

1. Оптимум=экстремум.

2. Поиск идет среди альтернатив.

3. Критерий=целевая функция=цель.
Причины разнообразия постановки ОЗ.

  1. Множество альтернатив: конечное число, бесконечное число (счетное или континуальное)

  2. Критерий: скалярный, векторный, числовой, качественный.

  3. Выбор: одноразовый, последовательный.

  4. Последствия выбора: условие определенности, в условиях риска, в условиях неопределенности.

Т. Вейерштрасса:

Если А – ограничена и замкнута, а f(x) – непрерывная функция на А, тогда у этой функции существует глобальный min (max).

Т. Необходимое условие 1 порядка:

Х0 – локальный минимум f `(x)=0

Т. Необходимое условие 2 порядка:

f(x) – имеет непрерывные производные 1 и 2 порядка, Х0 – стационарная точка, f ``(x)≥0.

Т. Достаточное условие 2 порядка:

f(x) – имеет непрерывные производные 1 и 2 порядка, Х0 – стационарная точка, f ``(x)>0.
Эффективность поиска. Отрезок неопределенности.

Л. Любые два эксперимента позволяют уменьшить отрезок неопределенности.
Оптимальный алгоритм пассивного поиска.

Т. Если N=2k-1, то предлагаемый алгоритм является оптимальным. Если N=2k то оптимального алгоритма не существует. Предлагаемый алгоритм является оптимальным.


Метод Фибоначчи.

Т. Метод Фибоначчи является оптимальным. Для заданного числа вычислений нет метода оптимальнее и лучше.
Многомерная оптимизация в многомерном случае.

Т. Необходимое условие 1 порядка.



Т. Необходимое условие 2 порядка.



Т. Достаточное условие 2 порядка.


Овражные методы.

Т. О сходимости градиентных методов.

Если f(x) удовлетворяет условию Лифшица (||f `(x1)-f `(x2)||≤R||x1-x2||), тогда какая бы ни была Х0

Методы оптимизации второго порядка.

Т. Если f(x) – дважды непрерывно-дифференцируема, f(x) – не вырождена (det f ``(x)≠0), то Х0 принадлежит окрестности Х* и ||Хк+1*||<С||Хк*||
Условная оптимизация.

Т. ОДР является выпуклым множеством.

Т. Оптимум ЗЛП (если он существует) всегда является глобальным и достигается на границе ОДР.

Т. Если ЗЛП имеет несколько решений, то среди этих решений есть хотя бы одна угловая точка ОДР. Если ЗЛП имеет единственное решение, то это угловая точка.
Симплекс метод.

Т. Критерий оптимальности

Если ≥0 то решение оптимально.
Двойственные ЗЛП.

Т. -решение прямой задачи

-решение двойственной задачи



Т. Если обе взаимодвойственные задачи имеют ДБР, то у обеих задач есть оптимальное решение и maxZ=min

Т. Если одна из взаимодвойственных задач имеет (не имеет) оптимальное решение, то вторая тоже будет иметь (не иметь) оптимальное решение.

Т.



Т. Экономический смысл
Задачи выпуклого программирования.

Т. ОДР у задачи ВП выпукла.

Т. Если Х* - решение, то это глобальный минимум.

Т. Куна - Таккера. (Х00) является седловой точкой если выполняется



Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации