Maximization és minimalizálásához funkciók - matematikai enciklopédia - Enciklopédia és Szótár
Vagy kis méretre FUNKCIÓK
véges számú változók - a feladat megtalálni a szélsőérték funkciók mellett ezt a feladatot jelenti:
2) találni egy maximális vagy minimális pontot, ha elért egy elfogadható beállított (lásd. A maximális és minimális a funkció).
3) építése egy szekvenciát maximalizálásának i> m, vagy mini és s és p tekercs; ő szekvenciakomplementaritást i>, hogy
Ha elérhetetlen az X
Kutatási szélsőértékében funkciók diszkrét érv foglalkozik diszkrét programozás és egész programozást. Az alábbiakban világít csak módszerek és M. m. F. folyamatos érveket.
Classic (közvetett) módszerek és M. m. F. kizárólag a sima funkciókat. Ezek használata szükséges szélsőérték feltétele a stacionárius pontok. nullák származékok
számított a gyakorlatban gyakran egy a sok módszer az egymást követő közelítések (lásd [3].). Másrészt, minden problémát megoldó végi funkcionális egyenletek formájában
Ez úgy értelmezhető, mint egy problémát, és M. m. F. pl. funkciók
és alkalmazza a döntés az utolsó egy specifikusak. módszerek és M. m. f.
A közvetlen módszerek és M. m. F. alapuló közvetlen összehasonlításával értékek az f (x) .A két vagy több pont.
Gyakorlati. megtalálása szélsőérték alkalmazni iteratív algoritmusok típusa:
ahol i - Az ismétlések számának, valamint - a nyak-nek az üzemeltető. Ez általában feltételezzük:
1) A konvergencia az algoritmus egy bizonyos értelemben, vagy más, leggyakrabban abban az értelemben,
2) lokalizációja az iteratív eljárást, azaz. E. algoritmus „emlékszik” értékei htolko iterációk egy bizonyos szomszédságában az aktuális pozíció x;. Ha kapsz egy egyszerű Markov adatfeldolgozást memória nélkül.
Az üzemeltető lehet egy determinisztikus vagy determinisztikus módszerek során sztochasztikus. paramétereket. A számítási gyakorlatban gyakran kombinálják sztochasztikus. determinisztikus módszerek, pl. egy koordináta csökkenési eljárásával az ereszkedés irányát határozza véletlenszerűen. Valószínűségi jellemzőit a sztochasztikus paramétereket, viszont változhat az egyes iterációk (keresni alkalmazkodás és az „önálló tanulás”, véletlenszerű keresés).
Széles körben használt és kombinálásával különböző determinisztikus módszereket rum utal-soros és párhuzamos számítási extremum több eljárások, készítmények, és így a forma algoritmusok. P. Ex. Marquardt - Levenberg módszer
a-Ing, amikor ai = 0 egybeesik a gradiens módszer, és ha bi = 0 Newton módszerrel.
Egydimenziós optimalizálás, azaz M és m. P. f (x), amellett, hogy a saját érdeke ez egy szükséges lépés a legtöbb alkalmazott módszerek. A konkrét dimenziós közé tartozik például. Fibonacci módszer, a felező módszer (kettősség módszer), a módszer a parabola. Módszerek és M. m. F. Sok változó gradiens módszer, legmeredekebb ereszkedés eljárás, koordináta-bölcs származású módszer, a szimplex kereső, scan módszerrel, konjugált gradiens módszer, nehéz golyó módszerrel, egy eljárás létrehozásáról és mások.
Algoritmusok a legtöbb ezek a módszerek vannak halmozva áramköri csökkenési eljárásával (n o n e m b a): ahol minden i (relaxációs állapotban). Ezek különböznek egymástól, illetve adja meg a irányvektor yi származású, vagy a választási módon a mozgás mentén vektor a süllyedés által meghatározott léptető faktor ev.
Gully módszerek tervezett funkciók, terep-ryh néz ki „szakadék meredek” (lásd. Gully funkciók minimalizáló módszerek). Rendes (nem víznyelő) módszerek, ahogy itt használjuk, biztosítja pihenést tekervényes járattal, hogy szükség van egy túlzottan nagy számítógépes időt, hogy kiszámítja a szélsőséges.
Összehasonlító hatékonysága módszerek becsült sok egymásnak ellentmondó kritériumokat. Ezek közé tartozik :. A pontosság a megoldás, a megoldás a sebesség, a megbízhatóság, a módszer, a készítmény feladatokat a számla, a konvergencia az algoritmus, stb A terület minden egyes tesztelt technikák nagyon korlátozott.
A vizsgálati módszerek kifejlesztett készlet szabványos vizsgálati funkciók jellemző a különböző funkcionális osztályok (lásd [1].). Intenzíven tanulmányozták a konvergencia az módszerek és M. m. F. (Ld. [6], [8]). Ugyanakkor a konvergencia - a minőség, a-Roe nem szükséges és nem elégséges a hatékony teljesítését számításokat.
Segítség keresők