МЕТОД ЗОЛОТОГО СЕЧЕНИЯ

Содержание

Слайд 2


Метод золотого сечения состоит в построении последовательности отрезков [a0,b0],[a1,b1],...,
стягивающихся к точке

Метод золотого сечения состоит в построении последовательности отрезков [a0,b0],[a1,b1],..., стягивающихся к точке
минимума функции f(x). На каждом шаге, за исключением первого, вычисление значения функции f(x) проводится лишь один раз. Эта точка, называемая золотым сечением, выбирается специальным образом.

Слайд 3

На первом шаге процесса оптимизации внутри отрезка [a0,b0] выбираем две внутренние точки

На первом шаге процесса оптимизации внутри отрезка [a0,b0] выбираем две внутренние точки
x1 и x2 и вычисляем значения целевой функции f(x1) и f(x2). Поскольку в данном случае f(x1)< f(x2), очевидно что
минимум расположен на одном из прилегающих к x1 отрезков [a0, x1] или [x1, x2]. Поэтому отрезок [x2, b0] можно отбросить, сузив тем самым первоначальный интервал неопределенности.

a0

b0

x1

x2

f(x1)

f(x2)


Слайд 4

Второй шаг проводим на отрезке [a1, b1], где a1=a0, b1= x2. Нужно

Второй шаг проводим на отрезке [a1, b1], где a1=a0, b1= x2. Нужно
снова выбрать две внутренние точки, но одна из них (x1) осталась из предыдущего шага, поэтому достаточно выбрать лишь одну точку x3 , вычислить значение f(x3) и провести сравнение.
Поскольку здесь f(x3)>f(x1), ясно, что минимум находится на отрезке [x3, b1].
Обозначим этот отрезок [a2, b2], снова выберем одну внутреннюю точку и повторим процедуру сужения интервала неопределенности. Процесс оптимизации повторяется до тех пор, пока длина очередного отрезка [an, bn] не станет меньше заданной Е.

a1= a0

b1=x2

f(x3)

f(x1)

Слайд 5

Рассмотрим способ размещения внутренних точек на каждом отрезке [ak, bk]. Пусть длина

Рассмотрим способ размещения внутренних точек на каждом отрезке [ak, bk]. Пусть длина
интервала неопределенности равна L, а точка деления делит его на части L1, L2: L1 > L2, L= L1 + L2. Золотое сечение интервала неопределенности выбирается так, чтобы отношение длины большего отрезка к длине всего интервала равнялось отношению длины меньшего отрезка к длине большего отрезка:
L1 /L= L2/ L1

Слайд 6

Из этого соотношения можно найти точку деления, определив отношение L2/L1. Преобразуем равенство

Из этого соотношения можно найти точку деления, определив отношение L2/L1. Преобразуем равенство
и найдем значение L2/L1 :
L1²=L2*L, L1²=L2*(L1+L2),
L2²+L1*L2-L1²=0,
(L2/L1)²+L2/L1-1=0,
L2/L1 =(-1+√5)/2 и L2/L1 =(-1-√5)/2,
Поскольку нас интересует только положительное решение, то
L2/L1 = L1/L=(-1+√5)/2≈0.618
L1≈0.618L, L2≈0.382L

Слайд 7

Поскольку заранее неизвестно, в какой последовательности (L1 и L2 или L2и L1)

Поскольку заранее неизвестно, в какой последовательности (L1 и L2 или L2и L1)
делить интервал неопределенности, то рассматривают внутренние точки, соответствующие двум этим способам деления. На рисунке точки деления x1и x2 выбираются с учетом полученных значений для
частей отрезка. В данном случае имеем
x1-a0=b0-x2= 0.382d0,
b0-x1=x2-a0=0.618d0,
d0=b0-a0.

a0

b0

x1

x2

Слайд 8

После первого шага оптимизации получается новый интервал неопределенности – отрезок [a1, b1]
Можно

После первого шага оптимизации получается новый интервал неопределенности – отрезок [a1, b1]
показать, что точка x1 делит этот отрезок в требуемом отношении, при этом
b1-x1=0.382d1, d1=b1-a1
Проведем преобразования:
b1-x1=x2-x1=x2-x1 +d0-d0=x2-x1+ b0-a0- b0 +a0=(b0-a0)-(x1-a0)-(b0-x2)=d0-0.382d0-0.382d0=0.236d0,
d1=x2-a0=0.618d0,
b1-x1=0.236(d1/0.618)=0.382d1

a1=a0

b1= x2

x3

x1

Слайд 9

Вторая точка деления x3 выбирается на таком же расстоянии от левой границы

Вторая точка деления x3 выбирается на таком же расстоянии от левой границы
отрезка, т.е.
x3-a1=0.382d1
И снова интервал неопределенности уменьшается до размера
d2=b2-a2=b1-x3=0.618d1=(0.618)²d0
Используя полученные соотношения, можно записать координаты точек деления y и z отрезка [ak,bk] на (k+1)-м шаге оптимизации (yy-ak=0.382* dk
y=ak +0.382(bk-ak)=0.618*ak+0.382*bk
bk -z =0.382* dk
z= bk- 0.382(bk-ak)=0.382*ak+0.618*bk
При этом длина интервала неопределенности равна
dk=bk-ak=(0.618)kd0

Слайд 10

Процесс оптимизации заканчивается при выполнении условия dk

Процесс оптимизации заканчивается при выполнении условия dk Можно в качестве оптимального значения
akМожно в качестве оптимального значения принять x=ak (или x=bk, x=(ak+bk)/2 и т.п.)
Блок-схема процесса одномерной оптимизации методом золотого сечения
y,z-точки деления отрезка [a,b],y

Слайд 11

Начало

Ввод a,b,E

y=0.618a+0.382b
z=0.382a+0.618b
A=f(y),B=f(z)

A

a=y

b-ay=z,A=B
z=0.382a+0.618b
B=f(z)

b=z

b-a

z=y, B=A
y=0.618a+0.382b
A=f(y)

A

Нет

Да

Да

Да

Нет

Нет

Начало Ввод a,b,E y=0.618a+0.382b z=0.382a+0.618b A=f(y),B=f(z) A a=y b-a y=z,A=B z=0.382a+0.618b B=f(z)

Слайд 12

A

x=(a+b)/2

Вывод x

Конец

A x=(a+b)/2 Вывод x Конец

Слайд 13

Пример
Для оценки сопротивления дороги движению автомобиля при скорости V км/ч можно использовать

Пример Для оценки сопротивления дороги движению автомобиля при скорости V км/ч можно
эмпирическую формулу f(V)=24-2/3*V+1/30*V². Определить скорость, при которой сопротивление будет минимальным.
Решение
Это задача одномерной оптимизации. Здесь сопротивление f(V)- целевая функция, а V-проектный параметр. Данную задачу легко решить путем нахождения минимума с помощью производной, поскольку данная функция дифференцируемая.
f′(V)=2/3+2*V/30=0
V=10 км/ч

Слайд 14

А теперь решим задачу методом золотого сечения. Пусть границы интервала равны:a=5,b=20. Расчеты

А теперь решим задачу методом золотого сечения. Пусть границы интервала равны:a=5,b=20. Расчеты
проводятся в соответствии с блок-схемой с погрешностью E=1км/ч. Результаты решения приведены в виде таблицы.
Имя файла: МЕТОД-ЗОЛОТОГО-СЕЧЕНИЯ-.pptx
Количество просмотров: 477
Количество скачиваний: 10