Лабораторная работа №2 (Методы спуска)

37 стр. Программа на С++ Содержание. Введение. Методы спуска: а. Общая схема. б. Метод покоординатного спуска. в. Метод градиентного спуска. г. Метод наискорейшего спуска. Описание программы. Исследование функции.

Работа содержит задачи на тему безусловной оптимизации, произведены два первых шага вычислений. Использован метод покоординатного спуска, как для нулевого, так и первого порядка. Работа зачтена. Задание. Найти минимум (максимум) функции f(x) с точностью до 0.01(используя методы нулевого и первого порядка)rn

Метод градиентного спуска. Цель работы: Ознакомление с методами поиска экстремума нелинейной выпуклой функции нескольких переменных и решение таких задач с помощью ЭВМ. Архив содержит методические указания (.pdf) по данному методу, текст программы (.cpp), реализующей поиск минимума функции двух переменных методом градиентного спуска и отчет (.docx) о проделанной работе. Отчёт выполнен средствами Microsoft Word 2007. Работа зачтена. Преподаватель...

Найти минимум функции f(x)= с начальным приближением x0(-1,0) при ?=0,0001. Для решения задачи использовать методы: метод конфигураций; метод наискорейшего спуска(метод одномерной оптимизации– золотое сечение); метод покоординатного спуска с постоянным шагом; овражный метод 1; В отчете Графики всех методов, блок схемы и код программы.

Реализовано 4 метода: наскорейшего спуска, покоординатный спуск, симплекс-метод, эвристический алгоритм. тексты программ, блоксхемы+графики.

УГАТУ, Преподаватель: Хасанов А. Ю. БЕЗУСЛОВНАЯ МНОГОМЕРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ по дисциплине "Методы оптимизации" Реализовано 2 метода: г) метод покоординатного спуска с постоянным шагом; н) метод поиска по образцу. Программы написаны на Visual Basic. Цель работы: знакомство с методами многомерной безусловной оптимизации первого и нулевого порядка и их освоение, сравнение эффективности применения этих методов конкретных целевых функций.

Пр. Хасанов. Методы: наискорейшего спуска (с использованием метода дихотомии); покоординатного спуска с постоянным шагом; симплекса; метод поиска по образцу

ИГХТУ. ИвТ. Курс 2. В работе представлены: метод покоординатного спуска, метод сопряженных направлений. Решение в Exel. Подробное и простое описание выполнения работы

Методические указания. Лабораторный практикум. МАИ, М. : 2004 – 19 с. Курс «Теория оптимизации и численные методы», «Методы оптимизации». Содержание: Методы 1-порядка 1. Метод градиентного спуска 2. Метод градиентного наискорейшего спуска 3. Метод покоординатного спуска 4. Метод Гаусса-Зейделя (наискорейшего покоординатного спуска) 5. Метод сопряженных градиентов Методы 2-порядка 6. Метод Ньютона 7. Метод Ньютона-Рафсона Методы нулевого порядка 8...

Многомерная безусловная оптимизация (методы первого и нулевого порядков) УГАТУ, ФИРТ, курс 2, 15 листов В работе представлены: Численные методы многомерной оптимизации Градиентные методы. Общая схема градиентного спуска. Градиентный метод с постоянным шагом. Градиентный метод с дроблением шага. Метод наискорейшего спуска. Метод покоординатного спуска Методы оврагов Методы прямого поиска. А так же варианты задания.