Поиск минимума функции многих переменных методом наискорейшего спуска
Зависимость 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.
Подобные документы
Ознакомление с методами поиска экстремума нелинейной выпуклой функции нескольких переменных и решение таких задач с помощью ЭВМ. Листинг программы поиска экстремума нелинейной функции. Рассмотрение выполнения программы на примере конкретной функции.
лабораторная работа, добавлен 05.06.2016Минимизация функции нескольких переменных. Метод градиентного спуска и его модификации. Метод покоординатного спуска. Идея и алгоритм метода Давидона-Флетчера-Пауэлла. Блок-схема основной программы и ее процедур. Пример решения задач исследуемым методом.
курсовая работа, добавлен 16.05.2010Алгоритм поиска минимума и проведение экспериментального исследования средней трудоемкости алгоритма. Составление программы, с помощью которой возможно нахождение минимума функции на отрезке при помощи алгоритма стохастического градиентного спуска.
контрольная работа, добавлен 24.06.2012Метод градиентного спуска. Решение задач оптимизации. Геометрическая интерпретация метода градиентного спуска с постоянным шагом. Критерии остановки процесса приближенного нахождения минимума. Выбор оптимального шага. Градиентный метод с дроблением шага.
реферат, добавлен 17.07.2013Программный продукт, реализующий алгоритм метода "Наискорейшего спуска" с тестированием на функции Розенброка в среде DELPHI. Разработка интерфейса пользователя и модуля графического отображения поиска решения. Апробация алгоритма на тестовых примерах.
отчет по практике, добавлен 07.08.2013Решение по методу наименьших квадратов. Производные целевой функции по весам нейронов выходного слоя. Нахождение минимума методом наискорейшего спуска. Случайные весовые коэффициенты. Сеть прямого распространения со случайными весовыми коэффициентами.
реферат, добавлен 17.07.2013Описание 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 15.12.2015Механизмы 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 алгоритма решения задачи. Главные особенности применения градиентного метода к функции. Иллюстрация для линий равного уровня и поверхности. Результат работы программы для модельной задачи, градиент функции. Листинг программы, его содержание.
контрольная работа, добавлен 08.08.2012Рассмотрение идеи метода, его алгоритма. Определение критерия останова. Оценка сходимости градиентного спуска с постоянным шагом. Выбор оптимального шага. Характеристика градиентного метода с дроблением шага. Разработка рекомендаций программисту.
реферат, добавлен 25.12.2018Визуализация метода наискорейшего спуска для решения функций нескольких переменных с заданным начальным приближением. Создание приложения на языке C++ в программной среде Microsoft Visual C++. С использованием библиотек
, , .
курсовая работа, добавлен 26.02.2012Итерационный метод нахождения локального экстремума (минимума и максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Тестирование стандартного стохастического градиентного спуска как популярного алгоритма для широкого спектра моделей машинного обучения.
курсовая работа, добавлен 12.02.2018Характеристика 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 05.12.2013Описание 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 06.02.2015Определение 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 15.07.2012Современные математические модели и методы дискретной оптимизации. Решение прикладных задач при помощи методов: покоординатного, градиентного и наискорейшего спуска, сопряженных градиентов. Анализ средств программирования, описание программного продукта.
курсовая работа, добавлен 02.04.2014Модифицированный метод Хука-Дживиса (при наличии ограничений) как один из методов прямого поиска для определения минимума функций и переменных. Блок-схемы данного метода и единичного исследования, текст программы. Анализ результатов работы программы.
реферат, добавлен 30.10.2010Основные 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 06.07.2009Сущность метода прямоугольников как метода численного интегрирования функции одной переменной, формулы. Разработка блок-схемы программы на языке Turbo Pascal. Особенности реализации подпрограмм вычисления всех функций и численного метода и их отладка.
контрольная работа, добавлен 29.04.2013Сущность операции безусловной оптимизации функции нескольких переменных, способы решения этой задачи методами прямого поиска. Способы использования градиентных методов в этой области. Сравнительный анализ двух алгоритмов по скорости и точности их работы.
контрольная работа, добавлен 07.08.2013Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Нахождение максимума и минимума целевой функции задачи линейного программирования с двумя переменными графическим методом. Решение двойственной задачи и анализ полученных данных. Решение транспортной задачи с помощью надстройки MS Excel "Поиск решения".
курсовая работа, добавлен 10.12.2012Особенность проверки условия существования точки минимума функции. Характеристика необходимых условий существования точки экстремума. Выбор начальной точки численного процесса оптимизации. Анализ использования графика траекторий поиска минимума.
лабораторная работа, добавлен 07.03.2024Функции систем автоматизированного тестирования (САТ). Программная реализация алгоритма поиска максимальной подпоследовательности (LCS) на языке Pascal. Оценка быстродействия программы, ее апробация в составе САТ для проверки решений задач по информатике.
курсовая работа, добавлен 17.06.2012Анализ лексических элементов языка. Структура Pascal-программы. Исследование идентификаторов и констант. Определение секций описаний переменных. Стандартные функции Pascal. Особенность использования осмысленных идентификаторов и общепринятых сокращений.
презентация, добавлен 03.05.2020