Метод золотого сечения. Метод золотого сечения также являетсяпоследовательным методом минимизации

Метод золотого сечения также являетсяпоследовательным методом минимизации. Этот метод использует найденные значения ¦(x) более рационально, чем метод деления интервала пополам, что позволяет переходить к очередному интервалу, содержащему x после вычисления одного, а не двух значений ¦(x).

Метод золотого сечения тесно связан с числами Фибоначчи, которые определяются с помощью рекуррентного соотношения:

F ₀ = 0, F ₁ = 1, F_i = F_{i -1} + F_{i -2}, i ≥ 2.

Таким образом, числа Фибоначчи образуют последовательность, в которой каждое очередное число представляет собой сумму двух предыдущих:

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55,…

Рассмотрим на исходном отрезке [ a; b ] точку x и вычислим ¦(x ). Зная значение целевой функции в одной точке, невозможно сузить область поиска точки x ^*. Поэтому выберем вторую точку x так, чтобы a < x < x < b, и вычислим ¦(x ). Возможен один из следующих двух случаев: ¦(x ) £ ¦(x ) или ¦(x ) ³ ¦(x ).

Согласно свойству унимодальной функции: если ¦(x ) £ ¦(x ), то x < x ; если же ¦(x ) ³ ¦(x ), то x > x ; в первом случае искомая точка x не может быть на отрезке [ x ; b ], а во втором − на отрезке [ a; x ] (эти отрезки на рис. 5.3. отмечены штриховкой). Следовательно, теперь область поиска сужается и следующую точку x следует брать в одном из укороченных отрезков [ a; x ] или [ x ; b ].

Рис. 5.3. Уменьшение интервала поиска точки минимума методом золотого сечения

Установим, где на исходном отрезке лучше всего выбрать точки x и x . Так как первоначально ничего неизвестно о положении точки x , то оба указанных выше случая равновозможны, т.е. “лишним” может оказаться любой из отрезков [ x ; b ] и [ a; x ]. Отсюда ясно, что точки x и x должны быть расположены симметрично относительно середины отрезка [ a; b ]. Чтобы максимально сузить область поиска, эти точки должны быть “поближе” к середине исходного отрезка. Если их взять рядом с серединой исходного отрезка, то на втором этапе сужение области поиска будет незначительным (рис. 5.4). На втором этапе сужения области поискапотребуется вычислить лишь одно значение ¦(x ), которое будем сравнивать с уже имеющимся значением ¦(x ) или ¦(x ) в зависимости от того, какой из двух случаев реализовался.

Рис. 5.4. К выбору пробных точек x и x

Поэтому, с одной стороны, точки x и x следует выбирать рядом с серединой отрезка, а с другой – слишком близкими их брать нельзя. Для того чтобы найти “золотую середину” используется метод “золотого сечения”.

Поиск с помощью метода золотого сечения основан на разбиении отрезка прямой на две части, известном как “золотое сечение” – отношение длины всего отрезка к большей части равно отношению большей части к меньшей.

Рассмотрим симметричное расположение двух пробных точек на исходном интервале единичной длины (рис. 5.5). Пробные точки x , x отстоят от

·

граничных точек интервала на расстоянии F. При таком симметричном расположении длина остающегося после исключения интервала всегда равна F независимо от того, какое из значений функции в пробных точках оказывается меньшим.

Рис. 5.5. Поиск пробных точек с помощью метода золотого сечения

Предположим, что исключается правый подынтервал. На рис. 5.6. показано, что оставшийся подынтервал длины F содержит одну пробную точку x , расположенную на расстоянии (1 − F) от левой граничной точки. Чтобы точки x = 1 − F и x = F де лили отрезки [0; F ] и [0; 1] в одном и том же отношении должно выполняться равенство = или F =1 − F, находим положительное значение F = » 0,62.

Рис. 5.6. Интервалы, полученные методом золотого сечения

Таким образом, x = 1 − F = » 0,38, x = F = . Дроби F = и F = называются дробями Фибоначчи или числа Фибоначчи (Bonaccio(итал.), сын Боначио − добродушный, простодушный, т.е. сын добряка, сын удачника). Это название им дал Леонардо Фибоначчи из Пизы, который первым открыл их еще в 1202 г., подсчитывая, сколько пар потомства могут дать в год пара кроликов и их последующее потомство.

Для того чтобы симметрия поискового образа сохранялась, расстояние (1 - F) должно составлять F - ю часть длины интервала (которая равна F). При таком выборе F следующая пробная точка x размещается на расстоянии, равном F - й части длины интервала, от правой граничной точки интервала (рис. 5.7.). Отсюда следует, что при выборе F в соответствии с условием 1 − F = F симметрия поискового образца (рис. 5.5) сохраняется при переходе к уменьшенному интервалу (рис. 5.7.). Схема поиска, при которой пробные точки делят интервал в этом отношении, известна под названием поиска с помощью метода золотого сечения.

Рис. 5.7. Симметрия золотого сечения интервала

Для произвольного отрезка [ a; b ] выражения для пробных точек примут вид

x = a + F (b − a), x = a + F (b − a) (5.3)

Зная одну из точек золотого сечения отрезка [ a; b ], другую можно найти по одной из формул

x = a + b − x , x = a + b − x (5.4)

Пусть ¦(x)Î Q [ a; b ] и требуется найти точку минимума x функции ¦(x) на [ a; b ]. Построим последовательности { a }, { b } и { }, n = 1,2,…, следующим образом:

a = a , b = x , = x , если ¦(x ) £ ¦(x ); (5.5)

a = x , b = b , = x , если ¦(x ) > ¦(x ), n = 2,3,…,

где a = a, b = b, x и x − первая и вторая точки золотого сечения (5.3) отрезка [ a ; b ].

Для определения чисел a , b , , по найденным a , b , необходимо выполнить следующие операции:

1. найти одну из точек золотого сечения отрезка [ a ; b ] по известной другой точке , используя формулы (5.4). При определении x с большой точностью, чтобы избежать накопления ошибок округления, обычно точки золотого сечения отрезка [ a ; b ] находят по формулам (5.3) и в качестве x и x используют и ту из найденных точек, которая больше отличается от ;

2. вычислить значение ¦(x) во вновь найденной точке золотого сечения (значение в другой точке уже вычислено на одном из предыдущих шагов);

3. сравнить значения ¦(x ) и ¦(x ) и найти a , b и по формулам (5.5).

Таким образом, на каждом шаге определения a , b и n = 2,3,…, требуется вычисление одного значения ¦(x). Положив x » найдем точку минимума x с точностью e :

½ x - ½ £ e = [( - 1)/2] ⁿ ∙(b − a),

отсюда следует, что число шагов n метода золотого сечения, обеспечивающее заданную точность e нахождения точки x , должно удовлетворять неравенству

n ³ ln() /ln()» − 2,1 ln() (5.6)

Пример 5.4. Решить пример 5.2. методом золотого сечения.

Вычисления проведем по формулам (5.5), представив результаты в таблице 5.3, где стрелками отмечены сохраняющиеся при переходе к следующему шагу значения.

Таблица 5.3

Значения пробных точек и функции ¦(x)

N	e	a	B	x	x	¦(x )	¦(x )	Примечание
	0,309	1,5	2,0	1,691	1,809	-92,049	-91,814	¦(x ) < ¦(x ), b = x
	0,191	1,5	1,809	1,618	1,691	-91,464	-92,049	¦(x ) > ¦(x ), a = x
	0,118	1,618	1,809	1,691	1,736	-92,049	-92,138	¦(x ) > ¦(x ), a = x
	0,073	1,691	1,809	1,736	1,764	-92,138	-92,083	¦(x ) < ¦(x ), b = x
	0,045				1,736		-92,138	e < e, точность достигнута

Из таблицы 5.3 получаем x » = 1,736, ¦ » ¦()= − 92,138. Если воспользоваться формулой (5.6), то n можно определить заранее. В нашем случае n ³ 4,79, т.е. n = 5.