Очень доброжелательный и компетентный автор. Всегда был на связи, все разъяснил, предоставил несколько вариантов программы. Рекомендую.
Информация о работе
Подробнее о работе
Решение задач многомерной оптимизации. Методы безусловной оптимизации. Поиск условного экстремума, используя квадратичный штраф. (MathCad, Python).
- 90 страниц
- 2020 год
- 2 просмотра
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Оптимизация как раздел математики существует достаточно давно. Оптимизация – это выбор, т.е. то, чем постоянно приходится заниматься в повседневной жизни. Термином "оптимизация" в литературе обозначают процесс или последовательность операций, позволяющих получить уточненное решение. Хотя конечной целью оптимизации является отыскание наилучшего или "оптимального" решения, обычно приходится довольствоваться улучшением известных решений, а не доведением их до совершенства. Поэтому под оптимизацией понимают скорее стремление к совершенству, которое, возможно, и не будет достигнуто.
Необходимость принятия наилучших решений так же стара, как само человечество. Испокон веку люди, приступая к осуществлению своих мероприятий, раздумывали над их возможными последствиями и принимали решения, выбирая тем или другим образом зависящие от них параметры - способы организации мероприятий. Но до поры, до времени решения могли приниматься без специального математического анализа, просто на основе опыта и здравого смысла.
Введение
5
1 Нахождение безусловного экстремума функции двух переменных
6
1.1 Нахождение стационарной точки 𝑥 и определение характера
экстремума из необходимых и достаточных условий
6
1.2 Прямые методы поиска, использующие только значения целевой функции
7
1.2.1 Метод поиска по симплексу
7
1.2.2 Метод Хука – Дживса
23
1.2.3 Метод сопряженных направлений Пауэлла
29
1.3 Градиентные методы поиска
33
1.3.1 Метод Коши
33
1.3.2 Метод Ньютона
37
1.3.3 Метод сопряженных градиентов
39
1.3.4 Квазиньютоновский метод
43
2 Поиск условного экстремума этой же функции методом штрафных функций
49
3 Реализация метода сопряжённых направлений Пауэлла с помощью программного модуля в среде Python
57
Заключение
59
Приложение А (справочное) Библиографический список
60
Приложение Б (обязательное) Блок схема программного метода
61
Приложение В (обязательное) Листинг программы
62
Приложение Г (обязательное) Экранные формы
65
Методы безусловной оптимизации, реализованные как в MathCad, так и просчитанные вручную. Поиск условного экстремума, используя квадратичный штраф - просчитанный вручную и реализоанный на языке Python (при разных параметрах R = 0.001 ... 100). А также метод сопряжённых направлений Пауэлла, запрограммированный в MathCad и Python. Также есть исходники MathCad и Python, но в Автор24 загрузить не получается (решим).
1. Микрюкова В. И.: курс лекций по дисциплине «Методы оптимизации».
2. Микрюкова В. И. Методы оптимизации. Методические указания по выполнению курсовой работы. Киров, 2010.
3. Ларин Р.М., Плясунов А.В., Пяткин А.В. – Методы оптимизации. Примеры и задачи. Новосибирск, 2003.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
