Материал: 862

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Таблица 6

Результаты расчетов методом наискорейшего спуска (подъема)

Номер шага

х1

х2

R(x)

1

2

2

16

2

1,7

1,5

9,94

3

1,1

0,5

2,26

4

0,8

0

0,64

5

0,5

-0,5

0,5

6

0,4

-0,2

0,46

7'

0,2

-1,0

1,84

7

0,3

0,1

0,4

8

0,25

0,45

0,0775

9'

0,2

0,4

0,44

9

0,2

0

0,04

10

0,15

-0,05

0,02

11

0,1

-0,1

0,02

12

0,09

-0,07

0,0116

13'

0,05

-0,15

0,04

13

0,08

-0,04

0,0064

14

0,07

-0,01

0,0044

15'

0,06

-0,02

0,0296

15

0,06

-0,012

0,003

16

0,05

-0,014

0,002

17

0,04

-0,016

0,00146

18

0,03

-0,018

0,001

19

0,02

-0,02

0,0008

20

0,01

-0,022

0,00084

 

 

 

 

На этой основе приращения по осям принимаем равными, т.е. х1х2=0,05, и продолжаем движение из точки [х18, х28], занося результаты вычислений в табл. 6. Согласно табл. 6 очевидно, что следующий неудачный шаг – шаг 13.

Вычисляем первые производные в последней удачной точке (точке 12)

 

R(x)

 

 

 

2 0,1 0,1 0,1;

 

 

 

2x1 x2

x

 

 

 

11

 

1

X

1

 

 

 

 

 

 

 

 

R(x)

 

 

4 ( 0,1) 0,1 0,3.

 

 

 

x

 

 

 

11

 

 

 

1

X

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

45

 

Соотношение производных равно

1

 

. Принимаем х2 = –0,03,

 

3

 

тогда х1=0,01 и продолжаем движение (см. табл. 6.) На шаге 15 функция возросла (0,0296>0,0044). Определяем вновь частные производные в точке 14 по осям координат.

R(xi ) 2 x1 x2 2 0,07 0,01 0,13;

x1

R(xi ) 2 x2 x1 4 ( 0,01) 0,07 0,03.

x2

Соотношение производных 13:3. Принимаем х1=0,01, тогда Δx2 0,01 313 0,002. Поскольку обе производные положительные, то

х1 и х2 будут вычитаться из соответствующих координат. Поскольку наибольший шаг поиска равен заданной точности поиска, т.е. х2=0,01= , продолжаем движение до локального минимума, т.е. до возрастания целевой функции, и предыдущую удачную точку считаем решением задачи.

На шаге 20 наблюдается увеличение функции при поиске минимума. Поэтому оптимальным решением считаем точку

x119min 0,02; x192min 0,02; Rmin (x119;x192 ) 0,0008.

Используя формулу (37), запишем ответ.

Ответ: R(0,02 0,01;-0,02 0,01) = 0,0008.

Вопросы для самоконтроля

1.Дайте понятие градиента.

2.Сформулируйте метод градиента.

3.Что такое метод релаксаций?

4.Сформулируйте метод крутого восхождения.

46

Глава 4. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПОИСКА ЭКСТРЕМУМА

4.1. Состав аналитических методов

Основным условием использования аналитических методов оптимизации является задание функции в аналитическом виде и её дифференцируемость. Существуют несколько методов отыскания экстремумов аналитических функций, в частности:

1.Методы, основанные на классическом математическом

анализе.

2.Метод множителей Лагранжа.

3.Вариационные методы.

4.Принцип максимума Понтрягина.

У каждого из этих методов есть свои условия применения. Скажем, методы, основанные на классическом математическом анализе, предполагают наличие дифференцируемости функции. Если ограничения задачи заданы в виде равенств, то используется метод неопределенных множителей Лагранжа. Вариационные методы применяются в тех случаях, когда функция цели задана в виде функционала, в частности, при решении уравнений Эйлера. Принцип максимума Понтрягина разработан сравнительно недавно группой российских ученых во главе с академиком Понтрягиным (1958 г.), но уже нашел широкое применение как у нас в стране, так и за рубежом, особенно при решении задач управления. Здесь особо следует отметить то обстоятельство, что аналитические методы связаны с большим объемом вычислений. Поэтому на пути их применения стоит барьер многомерности. Кроме того, значительное увеличение объема вычислений связано с использованием ограничений. Практически эти методы применяются для двух-трех переменных при небольшом числе ограничений.

4.2. Необходимые и достаточные условия существования экстремумов одномерных функций

В основе этих методов лежит классическое учение математического анализа об экстремумах функций. Принято понимать, что функция R(х), определенная на участке [a,b], имеет в

47

точке х=х0 максимум или минимум, а в самом общем случае – экстремумпредельное значение, если её можно окружить-окрестностью, заключенной в рассматриваемый отрезок [a,b] таким образом, что

R(x )>R(x0)

(38)

либо

 

R(x )<R(x0),

(39)

для всех случаев, где х x0.

В таком случае (38) определяет минимум функции (m), а (39) - максимум (М). Существуют условия определения экстремума одномерных функций. Необходимым условием существования экстремума функции одной переменной является равенство нулю либо отсутствие её первой производной. Это условие действительно является необходимым, но не достаточным. Возможны случаи, когда это условие выполняется, а тем не менее функция не имеет ни максимума, ни минимума. В подтверждение этого на рис. 9 приведены случаи, когда необходимые условия выполняются, однако экстремум отсутствует.

R(x)

 

R(x)

 

R(x)

 

 

 

 

 

 

 

x

 

x

 

x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

x

 

x

а)

б)

 

 

в)

Рис. 9. Геометрическая интерпретация частных случаев выполнения необходимых условий существования экстремума одномерной функции и его фактическое отсутствие

На рис. 9, а,б производные функции в точках х=x0 равны нулю, а экстремума однако в этих точках не существует, поскольку это точки перегиба кривых, изображающих рассматриваемые функции. В точке

48

х=x0 на рис. 9, в производная функции не существует, но экстремума здесь тоже нет.

Таким образом, необходимые условия существования экстремума функции используются для определения так называемых “подозрительных” или стационарных точек. Для того чтобы определить, существует ли в “подозрительной” точке экстремум и какой именно, т.е. максимум или минимум, необходимо воспользоваться одним из трех достаточных условий существования экстремума.

Достаточные условия существования экстремума функции для одной переменной следующие:

1. Если рассматриваемую точку окружить -окрестностью, такой,

что

R(x+ ) < R(x0), a R(x- )<R(x0),

(40)

то в данной точке существует локальный максимум, как показано на рис. 10, а, а если

 

 

R(x ) > R(x0),

 

 

(41)

то в рассматриваемой точке существует локальный минимум

(рис. 10, б).

 

 

 

 

 

 

 

R(x)

 

 

R(x)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R(x0)

 

R(x0 Е)

 

 

 

 

 

 

 

 

R(x0 )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R(x0)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x0

 

 

 

 

x0

 

x0-

x0+

x0-

x0+

 

а)

 

 

 

 

б)

 

Рис. 10. Первое достаточное условие существования экстремума одномерных функций

Когда проще вычислить первую производную, чем функцию, то применяют второе достаточное условие существования экстремума.

2. Если при переходе стационарной точки первая производная изменяет свой знак, то в данной точке существует экстремум. Здесь

49