- •З дисципліни
- •1 Змістовий модуль 1. Лінійне та нелінійне програмування
- •Тема 1 «Введення в дисципліну. Побудова математичних моделей проблемних ситуацій»
- •1. Загальна методологія дослідження операцій
- •2. Модель операції, основні принципи її побудови
- •3. Методика проведення дослідження операцій
- •4. Типові класи задач дослідження операцій
- •Тема 2 «Задачі математичного програмування (мп)»
- •1. Загальна постановка задачі математичного програмування (мп)
- •2. Класифікація задач мп
- •3. Типи максимумів. Теорема Вейєрштрасса та теореми про достатні умови глобального максимуму
- •4. Специфіка задач математичного програмування
- •Тема 3 «Лінійне програмування»
- •1. Загальна постановка задачі лінійного програмування (злп)
- •2. Форми запису злп (загальна, стандартна, канонічна форми)
- •Приклади практичних задач лінійного програмування
- •Тема 4 «Геометрична інтерпретація злп»
- •1. Графічний метод розв'язання злп. Умови графічного розв'язання злп.
- •2. З’ясування основних особливостей та властивостей розв’язків злп за допомогою геометричної інтерпретації.
- •3. Основні етапи графічного розв'язання злп (Алгоритм геометричної інтерпретації злп)
- •Тема 5 «Симплексний метод розв'язування злп»
- •1. Аналітичні методи розв'язування злп
- •2. Ідея симплексного методу розв'язування злп
- •3. Основні теореми, на яких базується симплексний метод
- •4. Симплекс-алгоритм розв'язування невироджених злп
- •Тема 6 «злп з штучним базисом»
- •1. Ідея симплексного методу розв'язування злп із штучною базою
- •3. Алгоритм розв'язання злп із штучною базою
- •Тема 7 «Двоїстість. Двоїстість (спряженість) у лінійному програмуванні»
- •1. Поняття двоїстості в лінійному програмуванні
- •2. Основні теореми двоїстості та їх економічний зміст
- •Тема 8 «Спеціальні задачі мп. Спеціальні методи розв’язання злп»
- •Транспортна задача ( т-Задача) та її математична модель.
- •2. Методи визначення опорного плану т-Задачі
- •3. Методи розв’язання т-задач
- •Розв'язання т-задач методом потенціалів
- •Тема 9 «Параметричне програмування»
- •2. Моделі задач параметричного програмування
- •Тема 10 «Нелінійне програмування»
- •1. Загальна постановка задачі нелінійного програмування
- •2. Класичні умови екстремуму. Метод множників Лагранжа
- •4. Задача нелінійного програмування й сідлова точка
- •5. Умови Куна-Таккера для знп. Теорема Куна-Таккера
- •2 Змістовий модуль 2. Дискретне та стохастичне програмування
- •Тема 1 «Дискретне програмування»
- •1. Загальні характеристика дискретних задач
- •2. Класифікація задач дискретного програмування. Математичні моделі задач дискретного програмування
- •1. Як у загальному виді надається задача дискретного програмування?
- •Тема 2 «Клас цілочислових лінійних задач»
- •Особливості задач цілочисельне програмування. Моделі цзлп
- •Моделі цзлп
- •2. Метод відсікань (метод Гоморі) розв'язання зцлп
- •3.Комбінаторні методи розв’язування цзлп
- •4. Метод гілок та меж в задачах цілочислового програмування. Ідея методу гілок і меж, ознака оптимальності плану
- •Тема 3 «Динамічне програмування»
- •1. Загальна структура задач динамічного програмування
- •2. Принципи динамічного програмування. Принцип оптимальності Беллмана
- •3. Приклади задач динамічного програмування
- •Тема 4 «Стохастичне програмування»
- •1. Загальна характеристика задач стохастичного програмування. Методи розв’язання задач стохастичного програмування.
- •2. Приклади задач стохастичного програмування
- •3 Змістовий модуль 3. Методи оптимізації
- •Тема 1 «Методи оптимізації функцій, що диференціюються та що не диференціюються»
- •Тема 2 «Методи оптимізації в задачах великої розмірності та методи багатокритеріальної оптимізації»
- •1. Методи оптимізації багатовимірних задач
- •Градієнтні методи
- •Найшвидший підйом з використанням одномірного пошуку
- •Метод найшвидшого спуску
- •Метод Флетчера – Рівса
- •Метод Девідона – Флетчера – Пауела
- •Метод конфігурацій Хука – Дживса
- •Метод конфігурацій Розенброка
- •4 Навчально–методичні матеріали з дисципліни
Метод конфігурацій Розенброка
Метод конфігурацій Розенброка заснований на пошуку мінімуму вздовж ліній розриву похідних і часто виявляється ефективним, коли інші методи не дозволяють отримати рішення. Його нерідко називають «методом обертання вісей координат», оскільки дослідження в околі вибраної точки ведеться саме таким методом. На відміну від попередніх методів, в яких вхідним змінним надають незалежні прирости, в методі Розенброка система координат повертається так, щоб одна з вісей була направлена вздовж лінії розриву похідних, положення якої визначається в результаті попереднього дослідження. Решта осей утворять з нею ортогональну систему координат.
Метод Розенброка заснований на припущенні про унімодальність цільової функції і перевизначений для відшукання мінімуму функції багатьох змінних вигляду
(13)
при відсутності обмежень. На рис. 9 показана схема алгоритму, який використовується в цьому методі.
Виконується
він наступним чином. Спочатку вибирають
початкову точку, задають початкові
величини кроків
і обчислюють цільову функцію. Після
цього кожній змінній
надають
приріст
в напрямку, паралельному до відповідної
осі координат в просторі проектування,
і знову обчислюють цільову функцію
.
Якщо її нове значення виявляється меншим
за попереднє, то зсув вважається вдалим
і наступний крок збільшується у
відповідності з формулою
(14)
де
.
Якщо ж нове значення
виявляється більше за попереднє, то
зсув вважається невдалим і наступний
крок визначається по формулі
(15)
де
.
Рисунок 9 - Блок-схема алгоритму метода конфігурацій Розенброка
Здійснивши зсув по всім змінним, перевіряють збіжність і, якщо вона досягнута, пошук припиняють. В протилежному випадку вводять додаткову перевірку, щоб з'ясувати, чи були зроблені хоча б один успішний і однин безуспішний зсув в кожному напрямку. Якщо такого поєднання зсув не було, вся процедура повторюється, починаючи з першої змінної. Якщо ж подібне поєднання виявлене для кожного напрямку, осі повертають так, щоб вхідний напрямок пошуку співпав з найбільш перспективним з раніше розглянутих напрямків. Після цього вибирають нові значення кроків і продовжують пошук по всім змінним, користуючись новою системою координат.
На відміну від інших, даний алгоритм націлений на пошук оптимальної точки в кожному напрямку, а не просто на фіксований зсув по всім напрямкам. Величина кроку в процесі пошуку безупинно змінюється в залежності від конфігурації рельєфу поверхні. Поєднання обертання вектору, направленого вздовж лінії розриву похідних, з регулюванням масштабу робить метод Розенброка виключно ефективним при розв‘язанні складних задач оптимізації.
Контрольні запитання
1. Що таке градієнт і антиградієнт? Поясніть математично.
2. В чому полягає сутність градієнтних методів пошуку оптимуму цільової функції.
3. Поясніть узагальнену математичну модель градієнтних методів пошуку оптимуму функції.
4.
Покажіть, що функція
є
випуклою.
5.
Знайдіть і класифікуйте стаціонарні
точки функції
.
6. Проведіть аналіз визначеності наступних квадратних форм:
