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.