Методы оптимизации организационно-технических систем
Практическое исключение стационарных точек, не удовлетворяющих условию неотрицательности множителей Лагранжа. Определение условного глобального минимума. Модификация метода наилучшей случайной пробы. Листинг метода случайного поиска с направляющей сферой.
Подобные документы
Общая задача нелинейного программирования. Обобщенное правило множителей Лагранжа в регулярном случае. Признаки условного минимума. Метод барьерных поверхностей. Алгоритм метода штрафных функций. Последовательность задач безусловной оптимизации.
курсовая работа, добавлен 29.04.2011Описание метода одномерной оптимизации. Алгоритм поиска минимума. Блок-схема перечня вычисления экстремума. Подпрограммы для задания функции и листинг. Результаты выполнения программы. Достоинства и недостатки метода дихотомии для унимодальных функций.
курсовая работа, добавлен 06.02.2015Характеристика метода Пауэлла и обоснование применения сопряженных направлений в алгоритмах оптимизации. Пример поиска минимума функции. Описание программной части и выбор среды программирования. Определение стратегии поиска и описание программы.
курсовая работа, добавлен 05.12.2013Назначение онлайн-сервиса "CADoptimizer". Этапы разработки программного модуля случайного поиска. Автоматизация процесса проектирования на основе методов оптимизации. Алгоритм метода ненаправленного случайного поиска (Монте-Карло) и его реализация.
дипломная работа, добавлен 02.04.2016Особенности использования случайного поиска для определения экстремума функции качества. Определение функции распределения для дискретной случайной величины. Совместное распределение случайных величин. Основные элементы алгоритма случайного поиска.
курсовая работа, добавлен 29.03.2024Исследование алгоритма топологической оптимизации SIMP. Воспроизведение, анализ и вычисление данного алгоритма в пакете Wolfram Mathematica. Обнаружение недостатка данного метода, который представлял собой определение оптимального коэффициента Лагранжа.
статья, добавлен 30.04.2018Описание метода имитационного моделирования сложных технических систем, представленных графовой структурой, при решении многокритериальных задач оптимизации функционирования технологического цикла производства. Технология применения данного метода.
статья, добавлен 25.12.2016- 8. Программирование численных методов: нахождение минимума функции методом деформируемого многогранника
Модели и методы решения задач минимизации. Алгоритм метода деформируемого многогранника. Классификация задач и методов. Задача поиска условного экстремума. Правило построения последовательности. Методы нулевого порядка. Метод деформируемого многогранника.
курсовая работа, добавлен 14.04.2014 Понятие нелинейного программирования по многомерной переменной. Изучение оптимизации в виде равенств. Характеристика метода множителей Лагранжа. Подход нелинейного программирования в виде неравенств Куна и Таккера. Обзор функций нескольких переменных.
курсовая работа, добавлен 27.05.2013Частный случай транспортной задачи с фиксированными доплатами. Линеаризация целевой функции. Модификация метода Балинского. Проведение последовательного сокращения размерности исходной задачи за счёт исключения строк либо столбцов матрицы перевозок.
статья, добавлен 29.07.2017Модификация непрерывного метода поиска глобального минимума вещественного функционала, ассоциированного с задачей выполнимости булевых формул. Проектирование вещественных переменных в булевы. Метод простой итерации. Тестирование байесовского подхода.
статья, добавлен 02.02.2019Основные сведения о задачах оптимизации, критериях оптимальности и теории поиска минимума целевой функции. Исследование методов параметрической оптимизации, подробное описание метода Хука–Дживса по параметрической оптимизации радиоэлектронных схем.
лабораторная работа, добавлен 06.07.2009Определение параметра k интегрированием с помощью формулы Симпсона, которая обращалась к методу Лагранжа, для нахождения значения функции в заданной точке. Разработка процедуры поиска минимума методом дихотомии. Проверка результатов с помощью MathCad.
курсовая работа, добавлен 15.07.2012Зависимость целевой функции от многих переменных в большинстве реальных задач оптимизации, представляющих интерес. Специальные способы целенаправленного поиска минимума функции. Использование метода градиентного спуска, текст программы на языке Pascal.
курсовая работа, добавлен 30.11.2010Механизмы нелинейного программирования, численные методы решения задач без ограничений (координатный, наискорейший спуск, метод оврагов, сопряженного направления, случайного поиска). Выбор инструментальных средств программирования компьютерных технологий.
курсовая работа, добавлен 16.06.2016Описание метода и проектирование алгоритма для поиска минимума функции. Оптимизация процесса вычислений методом Фибоначчи. Разработка пользовательского интерфейса. Получение рабочей версии программы на языке С++. Системный анализ полученных данных.
контрольная работа, добавлен 15.12.2015Разработка программы для нахождения с заданной точностью корней уравнения. Оценка погрешности и процесс смещения отрезка поиска корней для метода хорд. Использование метода простых итераций, метода секущих и метода касательных для решения уравнений.
лабораторная работа, добавлен 15.11.2016Оценка сложности дискретных игр преследования на плоскости с простым движением в теории алгоритмов. Задачи оптимального преследования одного убегающего группой преследователей. Результаты экспериментов для метода случайного поиска с локальной оптимизацией
научная работа, добавлен 28.02.2016Основные способы предотвращения перехвата или чтения сообщения, которое передается по квантовому каналу. Применение метода множителей Лагранжа для определения максимизирующего хода, который увеличивает вес игрока вдоль ортонормального направления.
статья, добавлен 24.03.2018Использование нейросетевых аппроксимаций инверсных зависимостей, локального поиска по методу Хука-Дживса и подвижных групп пробных точек в методе глобальной оптимизации непрерывных многоэкстремальных функций. Характеристика, применение функции Растригина.
статья, добавлен 29.04.2018Идентификация линейных и нелинейных стационарных процессов при помощи метода стохастической аппроксимации (метода последовательного градиентного поиска). Построение блок-схемы процесса способами стохастической аппроксимации и динамической регрессии.
контрольная работа, добавлен 03.12.2012Проблема поиска глобального экстремума для негладких, многоэкстремальных целевых функций на ограниченном множестве в пространстве. Новая модификация адаптивного нечетко-нейронного алгоритма глобальной оптимизации. Оценка основных инверсных регрессий.
статья, добавлен 08.02.2013Рассмотрение общей задачи нелинейного программирования с гладкими функциями. Определение допустимых точек. Теорема (обобщенное правило множителей Лагранжа). Условие регулярности в случае общей задачи. Достаточные условия, существование, единственость.
статья, добавлен 28.03.2020Изучение метода повышения безопасности информационных систем, в рамках активных реляционных баз данных. Характеристика основ данного метода, базирующегося на ограничении доступа к информационным ресурсам конкретных строк при модификации и удалении.
статья, добавлен 01.05.2013Формулировка математической задачи оптимизации. Описание минимизации функций и ее основных положений. Рассмотрение метода сопряженных градиентов. Оценка способа минимизации функций методом Флетчера-Ривса. Исследование программной реализации метода.
курсовая работа, добавлен 25.01.2018