Содержание
- 2. Характеристические алгоритмы оптимизации 1. Задать множество конечного числа точек области , полагая, что , все координаты
- 3. Характеристические алгоритмы оптимизации 2. Каждому интервалу , , поставить в соответствие число , называемое характеристикой этого
- 4. Двусторонняя сходимость. (2.3) тогда для характеристики этого интервала выполняется строгое неравенство где в (2.2), (2.4), (2.5)
- 5. Следствие. В вычислительную схему алгоритма, удовлетворяющего условиям Теоремы 2.1, может быть введено условие остановки вида (2.7)
- 6. Двусторонняя сходимость (перебор) iii) для точек новых испытаний
- 7. Двусторонняя сходимость (метод Пиявского) Условие Липшица
- 8. Двусторонняя сходимость (метод Пиявского) ii) если тогда Возьмем Вследствие условия Липшица
- 9. Двусторонняя сходимость (метод Пиявского) iii) для точек новых испытаний
- 10. Двусторонняя сходимость (метод Стронгина) Условие Липшица
- 11. Двусторонняя сходимость (метод Стронгина) ii) если тогда Возьмем Случай 1. Случай 2.
- 12. Двусторонняя сходимость (метод Стронгина) iii) для точек новых испытаний - параметр метода
- 13. Двусторонняя сходимость (метод Кушнера) Потребуем непрерывность целевой функции
- 14. Двусторонняя сходимость (метод Кушнера) Но любой интервал, в который испытания больше не попадают, имеет положительную длину,
- 15. Двусторонняя сходимость (метод Кушнера) iii) для точек новых испытаний Рассмотрим разности где
- 16. Двусторонняя сходимость (метод Кушнера) Кроме того, функция возрастает по w для любого положительного α , т.к.
- 17. Программная система
- 19. Скачать презентацию