Нелинейная оптимизация методы - Научный форум dxdy

Сообщения без ответов Активные темы Избранное. Модераторы МатематикиСупермодераторы. Научный форум dxdy Математика, Физика, Computer Science, LaTeX, Механика и Техника, Химия, Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки.

Следите за нами в Твиттере. Обновления статуса в Твиттере и группе ВКонтакте. Я работаю над методами нелинейной оптимизации, и у меня есть несколько неразрешенных вопросов: Во многих методах нелинейной оптимизации для решения задачи необходимо задавать начальные точки - вопрос: Мне нужны задачи нелинейной оптимизации, которые еще пока не имеют решения.

Нелинейное программирование

Дроботов общих рекомендаций по выбору начальной точки, лично я не встречал, если не считать эмпирических способов, предлагаемых авторами по тому или иному методу. Если не устраивает, то в книге Васильева по оптимизации в конце каждой главы есть задачи на самостоятельное решение, думаю Вам понравится.

Есть в местной библиотеке. Есть также задачник, выпущенный МАИ, по каждому численному методу есть разобранные задачи, а также задачи для самостоятельного решения. Правда, я ее еще не смотрел, но я видимо не правильно задал вопрос: И если кто знает, есть ли в Интернете еще форумы или сайты по данной тематики!

Нельзя сказать, что знаком с этой темой, но слышал, что она близка нахождению решений систем нелинейных уравнений.

Получаемые при этом методы не всегда оказываются удобными при их численной реализации. Метод золотого сечения Дихотомия Метод парабол Перебор по сетке Метод равномерного блочного поиска Метод Фибоначчи Троичный поиск Метод Пиявского Метод Стронгина. Если точка, в которой угол наклона касательной к графику функции f x равен нулю, не является в то же время точкой экстремума максимума или минимума , то она автоматически должна быть точкой перегиба или седловой точкой. Быстро переплававь внутренность его, вместо симплексным методом долго зиг-загить по поверхности многостена. Типология научно-исследовательских программ Исследование социально-экономических и политических процессов. Методы оптимальных решений Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Часть 6 Часть 7 Часть 8 Часть 9 Контрольные вопросы по предмету 0. Для улучшения этой статьи желательно:

Были мысли относительно условной оптимизации. Ещё не знаю, как пользоваться возможностями данного форума. Для безусловной оптимизации знаю только поиск нулей производных, но и здесь возможен почти такой же подход.

Методы нелинейной оптимизации : Математика (общие вопросы)

Понимаю, звучит не конкретно, но, если имеется желание, можно заглянуть на форум по общим вопросам математики на сайте экспоненты форумы Exponenta. В начале темы описание теории. Имеются примеры построения неявных поверхностей, ссылка на публикацию, посвящённую расчёту линий пересечения поверхностей. Речь идёт о методе Драгилева. Часто в Интернете попадаются научные публикации, в которых авторы сообщают о своих работ в области совершенствования т.

Для задач линейного программирования тоже, можно, как говорят, с релаксацией, то есть с отказом от требования линейности, видоизменить целевой функции, так, чтобы она стала нелинейной: Это помогает по меньшей мере: Быстро переплававь внутренность его, вместо симплексным методом долго зиг-загить по поверхности многостена.

Пока никто Вам не указывает на набор тестовых задач, не попробовать ли Вам например решить Вашим пакетом программ, если о том идет речь, хорошо изведанный набор задач линейного программирования с большими размерами, с известным наперед оптимальным решением, или с ответом, что нет вообще решения.

На примере этого набора в последные годы и понастоящем многие Ваши коллеги в мире проверяют на быстродействие и вообще на эффективность море улучшений алгоритмов и программ и сообщают в своих публикациях о результатах?

Верно, что они линейные. Верно, что для таких задач есть и гораздо более эффективные или более прямые методы решения. И все таки, я бы на вашем месте, проверил бы свой софтуер сначала и на линейных задачах, о которых можно почитать по линку: Я по чему спрашиваю насчет нерешенных задач, просто в своем дипломе исследую выбор начальных точек для решения задач нелинейной оптимизации с помощью фрактальной графики.

Но все равно спасибо! Страница 1 из 1. Методы нелинейной оптимизации А как книга называется Васильева?? Формально таких задач нет: Фактически метод перебора конечно никто не использует. Хотя найти экстремум, например, 1-мерной функции на интервале [0; 1] с точностью 0. IMHO задачи нелинейной оптимизации, для которых нет удовлетворительного общего решения, это: Такими задачами являются практически любые нелинейные с переменными состояния-управления, а также многокритериальные.

Например, расчет пружинно-гидравлического амортизатора. Параметром состояния будет ход амортизатора, критериями могут быть вес пружины, толщина стенок цилиндров гидравлики, либо что-то.

Составить считабельную матмодель такого устройства - искусство, а пользоваться оптимально просчитанным механизмом - наслаждение. В таких задачах основная проблема - расчетное время, чем дольше считаешь - тем лучше критерии. Кое-что есть на http: Наверное, не очень умное предложение? Yuri Gendelman писал а: Могу частично согласиться по поводу не гладкой функции, но что касается остального, то уже который год привожу примеры на сайте экспоненты, связанные со способом перемещения по поверхностям уровня.

Именно метод Драгилева освобождает от необходимости перебирать точки объёма, позволяя перемещаться по поверхности. Вот последний пример, который был предложен на маткадовском форуме, с которым, судя по всему, не очень хорошо справляются пакеты, хотя переменная одна.

Особенно интересно, какое количество корней и с какой точностью будет обнаружено в левой части оси путём перемещения по прямой с любым шагом: Сейчас этот форум просматривают: Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения.


Комментарии
 

Методы штрафных функций классифицируются в соответствии со способами учета ограничений - неравенств g x , так как ограничения-равенства h x учитываются во всех методах одинаково с помощью квадратичного штрафа. Могу частично согласиться по поводу не гладкой функции, но что касается остального, то уже который год привожу примеры на сайте экспоненты, связанные со способом перемещения по поверхностям уровня. Идея метода множителей Лагранжа состоит в сведении задачи поиска условного экстремума целевой функции.

© 2003-2017 ds-elochka19.ru