Задача - безусловная оптимизация
Cтраница 1
Задачи безусловной оптимизации, которым мы уделили внимание в этом разделе, довольно редко встречаются в экономических исследованиях, основной особенностью которых является ограниченность используемых ресурсов. [1]
Таким образом, для задачи безусловной оптимизации ( X Rn) теорема 1.2 не дает ничего нового в сравнении со знакомыми результатами ( теоремы 1.2 и 1.9 гл. [2]
Исходную задачу приводим к задаче безусловной оптимизации. [3]
Как правило, при решении задач безусловной оптимизации для достаточно гладких выпуклых или вогнутых функций F () методы, использующие первые и вторые производные, сходятся быстрее, чем методы нулевого порядка. Однако при оптимизации схем в условиях сложного непредсказуемого рельефа целевых функций F ( X), их алгоритмического, неявного способа задания, например посредством решения системы дифференциальных уравнений, а также при сложной форме ограничений использование методов нулевого порядка часто предпочтительнее. Кроме того, при неявном задании / 7 ( Х) ее производные приходится определять численно, а возникающие при этом ошибки, особенно в окрестности экстремума, создают значительные трудности для точного определения точки оптимума. [4]
С помощью естественного обобщения получим задачу безусловной оптимизации, охватывающую весь блок ВПБ. [5]
Квазиньютоновские методы являются эффективным средством решения задач безусловной оптимизации. Их отличает высокая скорость сходимости, в то же время при реализации квазиньютоновских алгоритмов не приходится выполнять такие трудоемкие операции, как вычисление матрицы вторых производных или обращение матрицы. Однако при большой размерности пространства необходимость хранения и пересчета на каждом шаге матриц Hk обусловливает высокие требования к объему занимаемой памяти ЭВМ. Этот недостаток не присущ изучаемому в следующем параграфе методу сопряженных градиентов. [6]
В этом случае мы говорим о задаче безусловной оптимизации. [7]
Там же были приведены соответствующие результаты для задачи безусловной оптимизации и классической задачи на условный экстремум. В данной главе излагается общая теория необходимых и достаточных условий оптимальности в задачах математического программирования, включающая указанные результаты как частные случаи. [8]
Рассмотрим один из вариантов симплексного метода решения задачи безусловной оптимизации. [9]
Сведение исходной задачи условной оптимизации к последовательности задач безусловной оптимизации может быть выполнено с помощью функций штрафа. [10]
Задача поиска Е ( W) является задачей безусловной оптимизации. [11]
Теория необходимых и достаточных условий оптимальности в задачах безусловной оптимизации излагается в любом курсе математического анализа. [12]
 |
Классы методов безусловной оптимизации. [13] |
Задача условной оптимизации (3.16) может быть сформулирована как задача безусловной оптимизации с помощью методов Лагранжа или штрафных функций. Тогда применяются методы безусловной оптимизации. [14]
Вообще задачи условной оптимизации более сложны, чем задачи безусловной оптимизации. Для их решения используют специально разработанные методы программирования с ограничениями. Одним из таких методов, которые относятся к методам поиска глобального экстремума, является метод сканирования, состоящий в том, что допустимая область поиска, определяемая системой ограничений, разбивается на k подобластей, в центре каждой из которых определяется значение целевой функции. Если целевая функция зависит от п параметров, необходимо выполнить kK вариантов расчета. Для надежного определения глобального минимума необходимо увеличивать число k подобластей, что приводит к большим затратам машинного времени. [15]
Страницы: 1 2 3