- •Оглавление
- •Основные понятия.
- •Процесс оптимизации.
- •2 Вида задач оптимизации:
- •Методы одномерной оптимизации.
- •2 Варианта:
- •2 Способа:
- •Аналитический способ нахождения локального минимума.
- •Численные методы.
- •Методы одномерного поиска.
- •Метод золотого сечения.
- •Одномерная оптимизация с использованием производных.
- •Методы для нахождения корня уравнения функции 1-ой переменной.
- •Метод Ньютона (метод касательной):
- •Обобщение
- •Безусловная оптимизация.
- •Функции 2-х переменных
- •Квадратичная аппроксимация (или квадратичное приращение)
- •Методы прямого поиска.
- •Метод координатного спуска.
- •Градиентные методы. Метод наискорейшего спуска.
- •Анализ метода.
- •Метод Ньютона.
- •1 И 2 не подходят для оптимизации.
- •Недостатки:
- •Задачи оптимизации с ограничениями – разностями (зор)
- •Метод исключения
- •Метод множителей Лагранжа.
- •5 Условий дают систему линейных уравнений Нелинейное программирование (нлп).
- •Задачи линейного программирования (лп).
Лекции
«ОСНОВНЫЕ ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ,
ПРИМЕНЯЕМЫЕ В ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ»
(Часть VI: Оптимизация)
Новочеркасск 2012
Оглавление
Основные понятия. 3
Методы одномерной оптимизации. 4
Методы одномерного поиска. 5
Одномерная оптимизация с использованием производных. 7
Безусловная оптимизация. 10
Квадратичная аппроксимация (или квадратичное приращение) 13
16
Методы прямого поиска. 18
Метод координатного спуска. 19
Градиентные методы. 19
Задачи оптимизации с ограничениями – разностями (ЗОР) 24
Нелинейное программирование (НЛП). 29
Задачи линейного программирования (ЛП). 33
Основные понятия.
САПР – система автоматизированного проектирования. Проектирование сложный процесс, направленный на разработку отдельного объекта.
Способ уменьшения время проектирования – уменьшение числа разработчиков.
Система – совокупность людей, задач и программ, которые взаимосвязаны друг с другом.
Оптимизация – от латинского слова «оптимус» - наилучший – поиск наилучшего, поиск наилучшего проектного изделия.
Процесс оптимизации.
Имеется задача. Для решения задачи нужно формализовать объект и представить его в виде математической модели.
Модели:
физические;
геометрические (фотография, рисунок);
математические.
Математическая модель, та которая определена с помощью математических формализмов. Математическая модель не является точной, а является идеализацией. Модель характеризуется параметрами, которые могут быть и числовыми . Их часть может характеризовать состояние объекта – параметры состояния , а другие могут относиться к процессу проектирования – переменные проектирования .
Определение параметров состояния - задача моделирования. Определение переменных проектирования – задачи проектирования или задачи оптимизации.
Д опустим имеются 2 переменные . Задавая конкретные значения получаем точку.
G R – множество чисел
R
множество допустимых
вариантов
p2 допустимое решение
p1
недопустимое решение – не удовлетворяющее наложенным ограничениям
Плоскость множества возможных вариантов, на нее могут быть наложены ограничения.
Отображение множества - целевая функция позволяет формировать критерий для сравнения различных решений.
2 Вида задач оптимизации:
максимизации;
минимизации.
Для оптимизационного решения задачи требуется:
Сформулировать задачу;
Построить математическую модель (определить множество переменных);
Определить ограничения на возможные решения;
Определить целевую функцию. Далее применим формальные математические методы, позволяющие найти решения.