11 | 12 | 2017

ЗАДАНИЯ РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКОЙ РАБОТЫ ПО МЕТОДАМ ОПТИМИЗАЦИИ И ПРИНЯТИЮ РЕШЕНИЙ

ЗАДАНИЯ РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКОЙ РАБОТЫ ПО МЕТОДАМ ОПТИМИЗАЦИИ И ПРИНЯТИЮ РЕШЕНИЙ

МЕТОДЫ ПОИСКА ЭКСТРЕМУМА ФУНКЦИИ ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ.

БЕЗУСЛОВНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ

ЗАДАНИЕ 1. Дана функция:

.

В области определения найти ее минимум.

1. Находя производную и решая уравнение

А). методом половинного деления;

Б). методом хорд;

В). методом касательных (Ньютона).

Точность вычислений .

2. Не производя дифференцирования функции , организовать процедуры:

А). методом половинного деления;

Б). методом золотого сечения.

Точность вычислений .

Коэффициенты по вариантам заданий приведены в в таблице:

№ Варианта

1

2

3

-1

2

3

-2

4

3

1

-1

8

4

5

3

2

5

2

4

-1

6

3

2

4

7

4

-3

2

8

6

4

7

9

2

8

-3

10

3

-5

6

МЕТОД ГРАДИЕНТНОГО СПУСКА ПОИСКА МИНИМУМА ФУНКЦИИ НЕСКОЛЬКИХ ПЕРЕМЕННЫХ

ЗАДАНИЕ 2. Пусть требуется найти локальный минимум функции

.

Выберем начальное приближение и построим последовательность , в которой каждое очередное приближение получается из предыдущего "шагом" в направлении вектора :

. (1)

Выбор вектора определяет различные варианты метода "спуска" к минимуму .

Величина шага управляется выбором . Обычно выбирается так, чтобы функция

(2)

Принимала наименьшее значение.

Точность полученного приближения к минимуму обычно оценивается по величине отклонения двух соседних приближений и , например

(3)

Или

. (3.1)

Процесс приближений прекращается, если (абсолютная оценка приближения) или (относительная оценка приближения), где Заданная точность.

"Скорейший" спуск получается, если шаг делать в направлении быстрейшего убывания , то есть вдоль вектора

. (4)

Так как градиент в любой точке ортогонален к поверхности уровня , то в точке следует двигаться в направлении вектора до такой точки , в которой ортогонален вектору (в этой точке касается поверхности уровня, то есть будет достигнут минимум функции ).

Если Квадратичная функция (что как раз и имеет место в задании). То непосредственный метод скорейшего спуска сходится довольно-таки медленно. Поэтому необходимо использовать модифицированный Метод сопряженных градиентов Флетчера-Ривса, который обеспечивает более быструю сходимость. В этом методе направление спуска – вектор Выбирается следующим образом:

Где

Таким образом, на каждом шаге спуск несколько отклоняется от "скорейшего" в направлении предыдущего шага, что дает некоторое ускорение сходимости вблизи точки минимума, когда градиент близок к нулю.

В случае квадратичной функции описываемые методы сходятся при любом выборе начального приближения .

Для вычисления на каждом шаге спуска нужно находить минимум функции одной переменной , определяемой соотношением (2).

В общем случае для этого можно решить уравнение

,

(необходимое условие экстремума), каким-либо из приближенных методов.

В случае, если Квадратичная функция, представляет собой квадратный трехчлен относительно с положительным старшим коэффициентом и его минимум можно найти, если известны значения при каких-либо трех значениях . Выберем, например для значения –1, 0, 1 и вычислим (обратившись к процедуре ) соответствующие значения . Обозначим их через , и . Здесь на самом деле можно не вычислять, так как оно известно с предыдущего шага. Тогда находится по формуле

.

Для контроля за процессом сходимости спуска на каждом шаге удобно выдавать на печать величины: (номер шага), (или , если оценка ведется по относительной точности), . Метод сходится к точке минимума , если:

1. убывает;

2. ;

3. (или ) .

ЗАДАНИЕ 2. Найти экстремум функции

.

Числовые параметры функции даны в таблице для каждого варианта.

№ Варианта

Начальные данные

Точность

I

-1

2

-3

2

1

10

(-1; -1)

0,02

II

-2

3

-1

2

3

7

(0; 0)

0,01

III

-3

3

-3

2

5

3

(-2; 1)

0,03

IV

-1

4

-1

2

2

3

(2; 1)

0,015

V

-2

4

-5

1

1

3

(0; 0)

0,01

VI

-3

3

-2

2

4

1

(1; 1)

0,01

VII

-1

3

-3

1

1

5

(2; -1)

0,02

VIII

-4

5

-2

1

1

6

(0; 0)

0,02

IX

-2

3

-2

3

3

5

(-1; -1)

0,015

X

-1

1

-1

4

3

5

(1; 1)

0,02

Для вычисления экстремума используйте прямой метод градиентного спуска. При вычислении точности руководствуйтесь формулой для каждого Го шага вычислений .

СИМПЛЕКС-МЕТОД.

ЗАДАНИЕ 3. Предположим, что в производстве двух видов продукции и принимают участие три предприятия. При этом на изготовление единицы изделия первое предприятие тратит часов, второе предприятие - часов, третье предприятие - часов. На изготовление единицы продукции вида первое предприятие тратит часов, второе предприятие - часов, третье предприятие - часов. На производство всех видов продукции первое предприятие может затратить не более, чем часов, второе предприятие - не более, чем часов, третье предприятие - не более, чем часов. От реализации единицы готовой продукции вида прибыль составляет , а вида - денежных единиц.

Составить математическую модель, определения максимальной прибыли от реализации всей продукции видов и . Решить задачу симплекс-методом. Дать геометрическую интерпретацию математической формулировки. Данные приведены в таблице данных.

Таблица данных.

Варианта

I

7

6

5

8

3

1

476

364

319

11

10

II

10

9

3

18

15

1

123

111

523

11

13

III

8

7

7

12

9

5

459

379

459

9

9

IV

8

7

7

10

5

2

612

492

562

11

9

V

10

9

5

6

3

1

735

765

455

8

4

VI

5

6

7

7

6

1

256

283

363

9

7

VII

3

9

10

5

3

2

414

723

788

12

16

VIII

7

7

8

5

2

1

347

300

357

11

7

IX

7

7

8

13

8

2

363

327

429

6

4

X

5

9

10

7

9

8

343

587

587

11

7

ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА

ЗАДАНИЕ 4. Имеется три пункта поставки однородного груза и пять пунктов потребления этого груза. В пунктах поставки находится груз в количествах и соответственно. В пункты потребления необходимо доставить груз в количествах соответственно . Издержки на транспортировку единицы груза из пунктов поставки в соответствующие пункты потребления сведены в таблицу - матрицу издержек .

Найти такой план закрепления потребителей за поставщиками однородного груза, чтобы общие затраты на перевозку были минимальными.

I.

.

II.

.

III.

.

IV.

.

V.

.

VI.

.

VII.

.

VIII.

.

IX.

.

X.

.

ЦЕЛОЧИСЛЕННАЯ ЗАДАЧА

ЗАДАНИЕ 5. Найти экстремум целевой функции при заданной системе ограничений. Во всех задачах Множество целых чисел.

I.

VI.

II.

VII.

III.

VIII.

IV.

IX.

V.

X.

Эти задачи ввиду своей малой размерности позволяют выполнить вычисления вручную. Однако мы рекомендуем для расчетов дополнительно использовать вычислительную технику, например, вычислительные средства пакета прикладных программ “научного менеджмента” QSB.