Лабораторная работа - Методы нулевого и первого порядка

Курсовой проект - Градиентный метод первого порядка. КПИ Моделирование и программирование динамических систем. Градиентные методы оптимизации. Градиентный метод первого порядка. Алгоритм градиентного метода. Математическое описание системы и значения переменных. Построение математической модели. Алгоритм реализации решения задачи построения динамической модели.

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

УГАТУ, Преподаватель: Хасанов А. Ю. Безусловная многомерная оптимизация по дисциплине "Методы оптимизации" Реализовано 6 методов: а) градиентный метод с постоянным шагом; б) градиентный метод с дроблением шага; д) метод Гаусса-Зейделя (с использованием метода Золотого сечения); е) эвристический алгоритм; к) метод конфигураций; л) метод симплекса. Программы написаны на C++. Цель работы: знакомство с методами многомерной безусловной оптимизации...

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.

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.

УГАТУ, 2011 год, 5 семестр, Хасанов, 5 вариант. реализованы методы на C++ - конфигураций, Гаусса-Зейделя. знакомство с методами многомерной безусловной оптимизации первого и нулевого порядка и их освоение, сравнение эффективности применения этих методов конкретных целевых функций.

НТУУ "Киевский политехнический институт". (1-2 семестр)Методы оптимизации. Линейное программирование. Целочисленное программирование. Методы безусловной оптимизации. Методы оптимизации нулевого порядка. Методы оптимизации 1 и 2 порядка. Условная оптимизация. Задача о назначениях.

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.

Автор неизвестен. Многомерная безусловная оптимизация (методы первого и нулевого порядков). Знакомство с методами многомерной безусловной оптимизации первого и нулевого порядка и их освоение, сравнение эффективности применения этих методов конкретных целевых функций.

Рассмотрены аналитические методы решения задач поиска экстремума функций многих переменных на основе необходимых и достаточных условий. Изложены численные методы нулевого, первого и второго порядков решения задач безусловной минимизации, а также численные методы поиска условного экстремума.