- •1. Предметная классификация задач математического программирования.
- •2. Состав раздела.
- •2.1. Задачи линейного программирования.
- •2.6. Задача поиска минимума функции многих переменных на многомерном параллелепипеде.
- •2.6.1. Подпрограммы, использующие только значения функции.
- •2.6.2. Подпрограммы, использующие значения функции и градиента.
- •2.2. Задачи целочисленного программирования.
- •2.3. Задача поиска минимума функции одной переменной на отрезке.
- •2.4. Задача поиска минимума функции многих переменных по заданному направлению или на заданном отрезке.
- •2.5. Задача поиска минимума функции многих переменных на всем пространстве.
- •2.5.1. Подпрограммы, использующие только значения функции.
- •2.5.2. Подпрограммы, использующие значения функции и градиента.
- •2.7. Задача поиска минимума квадратичной функции многих переменных.
- •6. Задачи целочисленного программирования
- •7. Поиск минимума функции одной переменной
- •8. Поиск минимума функции многих переменных на заданном отрезке или направлении
- •9. Задача поиска минимума функции многих переменных на всем пространстве
- •10. Задача поиска минимума функции многих переменных на многомерном параллелепипеде
- •11. Задача поиска минимума квадратичной функции многих переменных
- •12. Задача поиска минимума функции многих переменных при линейных ограничениях общего вида
- •13. Задача поиска минимума функции многих переменных при наличии ограничений общего вида
2.2. Задачи целочисленного программирования.
MNR3R |
метод Балаша для линейных задач с булевыми переменными |
88.2.2 |
MLC2R |
полностью целочисленный алгоритм Гомори |
88.2.3 |
MLC3R |
модифицированный вариант алгоритма Гомори |
88.2.4 |
MLC6R |
решение задачи целочисленного линейного программирования с булевыми переменными методом вектора спада |
88.2.5 |
MLC4R |
решение задачи целочисленного линейного программирования модифицированным методом Юнга |
88.2.6 |
2.3. Задача поиска минимума функции одной переменной на отрезке.
MNGGR |
алгоритм поиска глобального минимума |
89.1.1 |
2.4. Задача поиска минимума функции многих переменных по заданному направлению или на заданном отрезке.
MNB5R |
метод квадратичной аппроксимации |
89.2.5 |
MNB8R |
метод золотого сечения |
89.2.8 |
MNK3R |
метод линейной и квадратичной аппроксимации производной по направлению |
89.2.9 |
MNL1R |
метод Фибоначчи |
89.2.13 |
MNL3R |
методы секущей, касательной и кубической аппроксимации |
89.2.14 |
MNB2R |
метод деления пополам |
89.2.15 |
MNB9R |
поиск отрезка, содержащего минимум на заданном направлении |
89.2.16 |
2.5. Задача поиска минимума функции многих переменных на всем пространстве.
2.5.1. Подпрограммы, использующие только значения функции.
MNI2R |
квазиньютоновский метод |
89.2.2 |
MNB1R |
метод Розенброка |
89.2.6 |
MNB6R |
метод Нелдера - Мида |
89.2.10 |
MNAVR |
метод Левенберга - Маркварта для минимизации суммы квадратов дифференцируемых функций |
89.2.11 |
2.5.2. Подпрограммы, использующие значения функции и градиента.
MNR1R |
метод Бэсса |
89.2.1 |
MNB3R |
метод Флетчера - Ривса |
89.2.3 |
MNB4R |
метод Дэвидона - Флетчера - Пауэлла |
89.2.4 |
MNK2R |
метод сопряженных градиентов |
89.2.7 |
2.6. Задача поиска минимума функции многих переменных на многомерном параллелепипеде.
2.6.1. Подпрограммы, использующие только значения функции.
MN06R |
метод покоординатного спуска |
89.3.1 |
MNN1R |
метод покоординатного спуска с квадратичной аппроксимацией |
89.3.13 |
MN04R |
метод случайного поиска |
89.3.8 |
MNK6R |
градиентный метод с разностным представлением градиента |
89.3.6 |
2.6.2. Подпрограммы, использующие значения функции и градиента.
MNK1R |
метод сопряженных градиентов |
89.3.2 |
MNK4R |
градиентный метод |
89.3.4 |
MNK5R |
метод условного градиента |
89.3.5 |
MNR2R |
квазиньютоновский метод (метод Бэсса) |
89.3.7 |