Методы одномерной оптимизации

Дана некоторая функция f(x) от одной переменной x, надо определить такое значение x*, при котором функция f(x) принимает экстремальное значение. Под ним обычно понимают минимальное или максимальное значения. В общем случае функция может иметь одну или несколько экстремальных точек.

Нахождение этих точек с заданной точностью можно разбить на два этапа. Сначала экстремальные точки отделяют, т.е. определяются отрезки, которые содержат по одной экстремальной точке, а затем уточняют до требуемой точности e. Отделение можно осуществить, как графически, так и табулированием.

Все методы уточнения точек экстремумов будем рассматривать относительно уточнения минимума на заданном отрезке.

 

Метод деления на три равных отрезка.

1) Дан отрезок [a;b] на котором определена функция f(x) и точность e. Надо уточнить точку минимума с заданной точностью. Введём новое обозначение точек x1=a и x4=b. Вычислим Z=1/3.

2) Делим отрезок на три равные части и определяем точку x2=x1+Z(x4-x1) и точку x3=x4-Z(x4-x1). Вычисляем значения функции в этих точках F2=f(x2) F3=f(x3).

3) Определяем новый отрезок, содержащий точку экстремума, сравнив значения функций F2 и F3. Если F2 < F3, то границы нового отрезка определим как x1=x1, а x4=x3, иначе x1=x2, а x4=x4.

4) Проверяем условие окончания итерационного процесса | x4-x1 | £ 2e. Если оно выполняется, то определим решение, как x=(x4+x1)/2 и значение функции в этой точке f(x). Иначе перейдем на пункт 2.

 

Введем понятие эффективности, как отношение доли сокращения отрезка к количеству вычисления функции на одной итерации тогда Q=0,33/2≈0,17

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: