КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Нелинейное программирование
Задача оптимизации в общем виде: Минимизировать функцию:
При ограничениях:
На вид функции ограничений не накладывается. Можно выделить следующие типы методов решения задач нелинейного программирования: 1) Методы, основанные на прееобразовании задачи. Задача с ограничениями преобразуется в последовательность задач безусловной оптимизации. 2) Методы линеаризации. Нелинейные функции в постановке линеаризуются, то есть разлагаются в ряд Тейлора и оставляются только линейные члены, после чего решается последовательность задач линейного программирования. 3) Методы квадратичной аппроксимации. Аналогично, но в ряду Тейлора оставляются квадратичные члены. Получается последовательность задач квадратичного программирования. 4) Методы выбора напралений - модифицированные методы направлений безусловной оптимизации. 5) Методы прямого поиска. Дополнение изученных методов проверками на попадание в условия. Методы преобразования задач Пусть ШФ - это функция вида:
W - штраф, R - штрафной параметр. R меняется на каждой итерации и фактически используется набор штрафных параметров R(t). W имеет различный вид для равенств и неравенств. При построении W должны выполняться следующие условия: 1) Решения подзадач безусловной оптимизации должны стремиться к решению исходной задачи, то есть:
2) Сложность задачи оптимизации функции 3) Правило пересчёта штрафного параметра на каждой итерации должно быть достаточно простым. Основные типы штрафов Штрафы, учитывающие ограничения-равенства. Для учёта ограничений равенств всегда используется квадратичный штраф.
Этот штраф препятсятвует отклонению
При этом R начинается с 0 или наибольшего положительного числа и возрастает от итерации к итерации. Если есть несколько ограничений равенств, то:
Штрафы, учитывающие ограничения-неравенства. 1) Бесконечный барьер.
Этот штраф принимает бесконечно большое значение в недопустимых точках и 0 в допустимых.
2) Логарифмический штраф.
R начинается с большого положительного числа и стремится к нулю.
Штраф положителен на всех
3) Штраф, задаваемый обратной функцией.
R начинается с большого положительного числа и стремится к нулю.
В недопустимых точках штраф имеет отрицательное значение, а в допустимых - положительное.
4) Штраф типа квадрата срезки.
R начинается с 0 и растёт от итерации к итерации. В допустимых точках штраф равен нулю.
Дата добавления: 2015-04-24; Просмотров: 714; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |