Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
лекции по оптимизаци ТЕЛЕЖКИН.doc
Скачиваний:
18
Добавлен:
21.09.2019
Размер:
1.47 Mб
Скачать

3.2.4. Метод параболической аппроксимации

Метод заключается в замене нелинейной функции R(x) квад­ратичной параболой R2(x), построенной по трем точкам, принад­лежащим R(x), с последующим нахождением тах параболиче­ской функции, используя аналитические условия оптимальности: dR/dx=0. На первом этапе в качестве исходных трех точек используют­ся x1 = а, x2=b и х3 =(а+b)/2. В этих точках вычисляется R(x) и по полученным точкам R(x1), R(x2), R(x3) строится парабола R**2 = С2*x**2 +С1*Х +С0, коэффициенты которой находятся из решения соответствующей системы уравнений:R**2(x1)=R(x1), R**2(x2)=R(x2), R**2(x3)=R(x3). Условие оптимальности приводит к уравнению х4=С1/(2*С2), где x4 — точка максимума параболы R**2(x) . Далее выбирается но­вый отрезок, внутри которого находится точка х4, и, используя x3, x4, строится новая парабола, по которой уточняется положение максимума R(x) и т.д. до тех пор, пока величина отрезка, внутри которого находится максимум, не будет меньше заданной по­грешности . Таким образом, метод имеет итерационный харак­тер. К достоинству метода относится высокая скорость сходимо­сти к оптимуму, хотя метод может не всегда сходиться к нему. На рис.6 приведены два случая применения метода парабо­лической аппроксимации: а) рассмотрена ситуация, когда метод параболической аппроксимации сходится к решению, уже на третьем этапе парабола, построенная по точкам х3,х4, x5 практи­чески совпадает с исходной функцией; б) парабола не имеет мак­симума уже на втором этапе.

a)

b)

Рис. 6. Иллюстрация метода параболической аппроксимации:

а — решение найти можно;

б — решение найти нельзя;

1 — функция, экстремум которой ищется;

2 — аппроксимирующая парабола пер­вого этапа, построенная по точкам х1, х2, х3;

3 — аппроксимирую­щая парабола второго этапа, построенная по точкам х2, х3, х4;

x3 — середина исходного интервала;

x4 —точка максимума первой параболы;

х5 — точка максимума второй параболы

Пример. Дана функция R(x) = sin(x+1).Найти максимум на интервале: [-1, 2]. Ошибка задается по х: =0,05.Результаты расчетов. Первая аппроксимирующая па­рабола строится по точкам: x1= -1 ,R(-1)=0, x2=0.5,R(0.5)=0.997,x3=2,R(2)=0.141. Запишем систему уравнений для нахо­ждения коэффициентов параболы:

Решением этой системы является С2 =-0,41197, С1 =0,459012, С0 =0,87089.

Находим х, при котором парабола имеет максимум: ,при этом R =0,99990609. По этой точке, а также по второй и третьей исходным точкам, лежащим по обе стороны от точки максимума параболы, аналогично строится вторая парабола, максимум которой оказывается в точке х =0,578, а R =0,999. Разница между двумя точками максимума менее заданной погрешности, следовательно, можно заканчивать поиск. В этом методе всего четыре раза вычислялся критерий опти­мальности.

3.3. Многомерная оптимизация. Концепция методов.

Математическая постановка задачи имеет следующий вид:

Задачу условной оптимизации сформулируем в традиционном виде:

Найти минимум целевой функции

(1)

по поисковым переменным при наличии различных ограничений:

на поисковые переменные

, (2)

l=1,L; L-число поисковых переменных;.

на поисковые переменные в виде функциональных неравенств , (3)

j=1,J; J - число функциональных неравенств;

на поисковые переменные в виде функциональных равенств , (4)

i=1,I. I - число функциональных равенств.