- •1. Введение в оптимизацию 4
- •2. Безусловная оптимизация функции одной переменной 13
- •1. Введение в оптимизацию
- •Ограничения на допустимое множество
- •Структура оптимизационных задач математического программирования
- •Примеры постановки задачи оптимизации для решения методами математического программирования
- •Классификация методов оптимизации
- •2. Безусловная оптимизация функции одной переменной
- •Свойства функции одной переменной
- •Идентификация экстремумов функции одной переменной
- •Прямые методы поиска экстремума функции одной переменной
- •Метод равномерного поиска
- •Метод золотого сечения
- •Сравнение методов исключения интервалов
- •Полиномиальная аппроксимация
- •Методы с использованием производных
- •Метод Ньютона-Рафсона
- •Метод средней точки
- •Метод секущих
- •3. Безусловная оптимизация функции нескольких переменных
- •Критерии оптимальности для функции нескольких переменных
- •Методы прямого поиска для нескольких переменных
- •Метод эволюционной оптимизации
- •Метод поиска по симплексу ( метод)
- •Градиентные методы
- •Метод Коши (Наискорейшего спуска)
- •Метод покоординатного спуска.
- •С хема метода Гаусса – Зейделя
- •4. Условная оптимизация. Линейное программирование
- •Общие сведения о линейном программировании
- •Постановка задачи линейного программирования
- •Пример постановки задачи линейного программирования
- •Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования
- •Симплекс-метод решения задачи линейного программирования.
- •5. Классическое вариационное исчисление
- •Критерий оптимизации в задачах вариационного исчисления
- •Вариация функционала
- •Необходимые условия экстремума. Уравнение Эйлера.
- •Уравнение Эйлера и условия Лежандра для функционалов, зависящих от нескольких функций и от высших производных
- •6. Динамическое программирование
- •Задача о Черепашке
- •Оптимальное управление представляет собой вектор, определяемый последовательностью оптимальных пошаговых управлений
- •Организация процесса оптимизации в динамическом программировании
на каждом шаге управление зависит от конечного числа управляющих переменных, а состояние системы – от конечного числа параметров;
Оптимальное управление представляет собой вектор, определяемый последовательностью оптимальных пошаговых управлений
,
число которых и определяет количество шагов задачи.
Организация процесса оптимизации в динамическом программировании
Выше было отмечено, что при выборе шагового управления необходимо учитывать следующие требования:
возможные исходы предыдущего шага ;
влияние управления на все оставшиеся до конца процесса шаги.
В задачах динамического программирования первое требование учитывают, делая на каждом шаге условные предположения о возможных вариантах окончания предыдущего шага и проводя для каждого из вариантов условную оптимизацию. Выполнение второго требования обеспечивается тем, что в этих задачах условная оптимизация проводится от конца процесса к началу.
Условная
оптимизация. На
первом этапе решения задачи, называемом
условной оптимизацией, определяются
функция Беллмана и оптимальные управления
для всех возможных состояний на каждом
шаге, начиная с последнего в соответствии
с алгоритмом обратной прогонки. На
последнем, n-м
шаге оптимальное управление -
определяется функцией Беллмана:
,
в соответствии с которой максимум
выбирается из всех возможных значений
,
причем
.
Дальнейшие вычисления производятся
согласно рекуррентному соотношению,
связывающему функцию Беллмана на каждом
шаге с этой же функцией, но вычисленной
на предыдущем шаге. В общем виде это
уравнение имеет вид
,
.
Этот
максимум (или минимум) определяется по
всем, возможным для
и
,
значениям переменной управления
.
Безусловная
оптимизация. После
того, как функция Беллмана и соответствующие
оптимальные управления найдены для
всех шагов с n-го
по первый, осуществляется второй этап
решения задачи, называемый безусловной
оптимизацией. Пользуясь тем, что на
первом шаге (
)
состояние системы известно - это ее
начальное состояние
,
можно найти оптимальный результат за
все
шагов
и оптимальное управление на первом шаге
,
которое этот результат доставляет.
После применения этого управления
система перейдет в другое состояние
,
зная которое, можно, пользуясь результатами
условной оптимизации, найти оптимальное
управление на втором шаге
,
и так далее до последнего
-го
шага. Вычислительную схему динамического
программирования можно строить на
сетевых моделях (как в случае с черепашкой),
а также по алгоритмам прямой прогонки
(от начала) и обратной прогонки (от конца
к началу).
Список литературы
Калиткин Н.Н. Численные методы. – М.: “Наука”, 1991.
Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. – М.: Энергоатом издат, 1987.
Мину М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы: Пер. с фр. И предисловие Штерна. – М.: Наука. Гл. ред. физ-мат.лит., 1990.– 488 с.
Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М., Методы оптимизации. М.: – Наука, 1978.
Работы выпускные квалификационные, проекты и работы курсовые. Структура и правила оформления. СТО ТПУ 2.5.01-2006
Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2-х кн. Кн.1. Пер. с англ.- М.: Мир, 1986.
Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. – М.: Наука, 1986.
Учебное издание
ВОРОНИН Александр Васильевич
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМ
Учебное пособие
В авторской редакции
Верстка Л.А. Егорова
Зарегистрировано в Издательстве ТПУ
Размещено на корпоративном портале ТПУ в полном соответствии с качеством предоставленного оригинал-макета
Подписано к печати Формат 60×84/16. Бумага «Снегурочка». Печать Xerox. Усл. печ. л. 7,56. Уч.-изд. л. 6,84. Заказ . Тираж экз. |
||
|
Национальный исследовательский Томский политехнический университет Система менеджмента качества Томского политехнического университета сертифицирована NATIONAL QUALITY ASSURANCE по стандарту ISO 9001:2000 |
|
Тел./факс: 8(3822)56-35-35, www.tpu.ru |
||
