Главная » Все файлы » Просмотр файлов из архивов » Файлы формата DJVU » И.В. Бейко, Б.Н. Бублик, П.Н. Зинько - Методы оптимизации и алгоритмы. Решения задач оптимизации

И.В. Бейко, Б.Н. Бублик, П.Н. Зинько - Методы оптимизации и алгоритмы. Решения задач оптимизации

DJVU-файл И.В. Бейко, Б.Н. Бублик, П.Н. Зинько - Методы оптимизации и алгоритмы. Решения задач оптимизации Алгоритмы оптимизации основанные на методе проб и ошибок (2638): Книга - 5 семестрИ.В. Бейко, Б.Н. Бублик, П.Н. Зинько - Методы оптимизации и алгоритмы. Решения задач оптимизации: Алгоритмы оптимизации основанные на методе проб и о2019-05-09СтудИзба

Описание файла

DJVU-файл из архива "И.В. Бейко, Б.Н. Бублик, П.Н. Зинько - Методы оптимизации и алгоритмы. Решения задач оптимизации", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "алгоритмы оптимизации основанные на методе проб и ошибок" из 5 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .

Просмотр DJVU-файла онлайн

Распознанный текст из DJVU-файла

И. В. БЕЙКО, Б. Н. БУБЛИК, П. Н. ЗИНЬКО ЕТОДЫ и ЛПГО. РИТМЫ злдлч ОПТИМИ3ЛЦИИ КИЕВ ГОЛОВНОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО ИЗДАТЕЛЬСКОГО ОВЪЕДИНЕНИЯ <ВИЩА ШКОЛА» 1989 32.965.9 Б77 УДК 519.9 Рецевееяты1 акедемвя АН УССР В. С. Мвлалгеич к кепд. фвв. ыет. веук М. Я, Баршиш (Львовсввй госудерствевный увв. вйреягет) Редакция л~шеретуры пе квберветвке, електроявке и ®ер. пшике Вав. Редакцией М. С. Хеа 1 а шакал м е 1ь~е-гг © Издательское обьсдвкевве ° Ввще школе», 1983 Метол1м м ялгорвтмм решевяя еедач опткмявацвв. Бей. яв И.

В.. Бублкк Б. Н„Звкько П. Н.— К. 1Ввща школа. Го аоеяое изд.ьо, !983.— 619 с. В справочкам вособяв взложекы совремеяяые методы к елгорвтмы дхя решеявя седат оптямвеецвв. возввкающих во многая областях каукя в техввкв. е сбюре управления эковомачыпгкмм. соцнельвммк, техввческкмв в другими процессаык. Реесмотревм лквейиые в велввейнмц детермкккрованвме в стохестыческке, гледкве в веглецквц мкввмаксвме в другпе еадачв оптимизация. Все методы оптвмвееции предотавлевы в евде деталька рееработаввых енгоритмов. Для облегчеввя пояска веабходвмого алгоритма к его практического вспольеовеввя првводвтоя яеееексвмое опвсаняе каждого методе. включающее постановку эедачв оптимвзацкн, ограничительные предполошеввя, опвсеняе ковкреткых алгоритмов и соответствующня теорем оходвмоста.

е также необходвмые бвблнаграйвческве ркеееввя. Кввге рессчктеке аа работников веучво.исследовательских рчрежденвй к емчкслктельвых цектров, ееакмеющвхся воп. рооеми реереботки в пркмевеявя методов оптвммеацнк, е также ве студентов. спецяелиеврующкхся по првкледяой метеме. зиме к вругкм спецкельяостям, сввзеввым с вглользоваввем Э В 68 Бвблвогрл 676 ваяв. ОГЛАВЛЕНИЕ Обозначении н символы 9 !! Предисловие !3 !3 Введение. Элементм теории оптимизации и управ 0.1. Математические методы управления и задачи оптимизации 1, О математических методех пояске оптимальных решений (13). 2.

Оснозяме зздзчн оптимнзецнн (!4). 3. О зздечзх мяогоцелееого упрзнления (Ш). 0 2. О некоторых методах решении задач оптимизации . 1. Метод полного переборе (21). 2. О приближенных методах н оптнмельнмх елгорнтмзх (21). 0.3. Методы отсечений 1. Мнннмнззцнн кзезнзыпуклмх функций (24). 2. Метод мииорзнт. Миннмнззция липшнцезых функций (25). 3. Мияимнззцня выпуклых функций. Метод зллипсоидоз (25). 0,4 О локализации решений с помощью необходимых и достаточных условий оптимальности.

Дополнительная терминология 1 Необходимые условия оптнмзльностн для дпфференцируемых функ. пнй (27). 2. Необходимые и достаточные услозня оптямзльности для зздзч зыоуклого прогрзммнроззння. Теорема Куне — Тзккерз (23). 3. Необходимые услазня перзого н второго порядка для задач нелинейного прогрзммнроззння (30). 4. Условия аптимзльностп для зздзч минимиззннн негладких функцяй (31). 0.5.

Методы последовательных приближений 1. О способах выбора шзгоных множителей з задачах безуслознай оптн. мизецни (33). 2. О методех второго порядка (30). 3. Методы сопряжен. ных грзднеятоз (33). 4. О методзх штрафов з зздечзх с ограничениями (39). 5. О методах последоззтельных приближений для зедеч условной оптимиззцни я мяннмнззцня негладких функций (40]. 20 Часть 1 МЕТОДЫ ОДНОМЕРНОИ И ВЕЗ37СЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ Глава 1. Методы одномеряой оптимизации 46 1.1. Методы Фибоначчи.................. 46 1. Осноеной елгоритм (4б]. 2. Моднфякеция мшодз Фнбонзччи (47).

1.2. Метод золотого сечения 48 1.3. Оптимальный метод поиска зкстремума уннмодальных функций, удовлетворяющих условию Липшнца ............... 49 1.4. Оптимальный метод понска зкстремума выпуклых функций..... 52 1.5. Методы типа Ньютона......................

54 1 Метод Ньютоне (55). 2. Метод секущей (55). 1.6. Методы касательных 56 1. Случай днфференцнруемой функции (5б). 2. Случай недяфференцнруемой функции (57). 1.7. Метод квадратичной аппроксимации.........,..... 58 1.8. Метод отыскания абсолютного минимума функций, удовлетворяющих условию Липшица 59 ! .9. Метод кусочно-кубической аппроксимации ......,..... 61 1.!О. Методы глобального поиска 63 !. Алгоритм гяобзльпого поиска (бз). 2. Рзидомизироззнный алгоритм глабзльного поиске (б5).

!.11. Методы поиска интервала наибольших значений многоэкстремзльных функций .................. .... . 66 1.12. Методы поиска глобального минимума, использующие стохастические 1. Алгорятм, использующий модель Буша — Мостеллерз (09). 2. Алгоритм, использующий усредненнме знзчения функции (70). 71 1.13.

Адаптивные методы 1. Алгоритмы Кифера Вольфовнца (71). 2. Простой перебор а2). Глава 2. Методы оптимизации днффереицнруемых функций ......, 73 2.1. Градиентные методы 73 1 Ме~од наискорейшего спуска (73) 2. Модифицированный метод на. искорейшего спуска (74). 3. Основной вариант градиентного метода (76). 4.

Градиентный метод с постоянным шаговым множителем (77). 5. Йариант градиентного метода с матрицей ускорения сходимости (78). 6. Модифицированный градиентный метод, не требующий вычисления производных (80). 2.2. Методы типа Ньютона 82 1. Метод Ньютона — Канторовича (82). 2. Обобщенный метод Ньютона — Канторовича (82). 3. Модификации обобщенного метода Ньютона — Канторовичз (84). 4. Модифицированный обобщенный метод Ньютона — Канторовиче, не требующий вычисления матрицы вторых производных (85) 2.3.

'Методы двойственных направлений ....,.......... 87 1. Основной вариант (87). 2. Модифицированный метод двойственных направлений, не требующий вычисления производных (89) 2.4. Методы сопряженных градиентов 92 1. Общая схема алгоритмов сопряженных грвлиентов (92). 2. Метод сопряженных градиентов с восстановлением (93) 3 Реализуемые модификации алгорятмов сопряженных градиентов (94) 4. Метод сопря. жеиных градиентов для минимизации квадратичных функций (97). 5. Реализуемая модификация алгоритма с переменной метрикой (98). 2.6. Методы сопряженных направлений 99 1. Метод сопряженных направлений с восстановлением матрицы (99).

2. Метод сопряженных направлений без восстановлении матрицы (100). 3. Минимизация квадратнчиых функций с помощью метода сопряженным направлений 002). 4 Модифицированный метод сопряженных направлений. не требующий вычисления производных 005), 2.6. Методы псевдообратных операторов' .......,....., . 106 1 Основной алгоритм 007), 2. Устойчивое псевдообрзщенне плохо обусловленных матриц (ПО). 2.7, Методы минимизации вдоль собственных векторов матрицы, близкой к матрице Гессе 112 1. Основной вариант (ПЗ). 2. Ускоренный вариант (ПВ). 2.8. Итеративные стохастические методы, использующие аналог функции Ляпунова 116 1. Основной алгоритм (П7). 2.

Сходимость алгоритма в среднем (П7). 3. Сходимость алгоритма почти «аверное (120). 4. Модификации алгоритма (!2Н 2.9. Стохастическне квазиградиентные методы .......,...., 121 1. Общий стохвствческий квазнградиентнмй метод для детермвннрованных задач (121).

2. Общий стохастический квазиградиентнмй метод длн стохастнческих задач 023). 3. СтохастическиВ кваэигрэдиентвый метод о процедурой прерывания [124) 4. Стохастический квазигрздиентима метод с постоянным шаговым множителем (125). 5. Стохаствческий градиентный метод минимизации сложных функций регрессии (126). 2.10. Метод локальных вариаций 128 2.11.

Методы самонастраивающихся программ ............. 129 2.12, Общий метод спуска 132 2.13 Методы случайного поиска 133 1. Алгоритм случайного поиска в выпуклых задачах минимизации (133) 2. Адаптивный алгорятм случайного поиска (135). 1'хааа 3. Методы оптимизации недифференцнруемых функций и методы отыскання седловых точек 136 3.1. Методы обобщенного градиентного спуска............. 136 1. Алгоритм с постоянным шаговмм множителем (136). 2. Основной алгоритм 037). 3.

Модификация основного алгоризыа (136. 4. Первмй алгоритм со специальнмм выбором шага (139). 5 Второй алгоритм со специальным выбором шага (140). 6, Алгоритм, использующий зпрнориоезнайие минимума функции (141). 7. Помехоустойчивый алгоритм (142). В. Многошаговый метод обобщенного градяентиого спуска (143). 9. е-суб. градиентный метод (144). 164 165 167 Часть П МЕТОДЫ УСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ Глаза б. Методы решения задач линейного программирования 4.!.

Симплекс. метод и его варианты . 1. Симплекс.метод решения невыражденной канонической звдвчи линейного прогрвммировеиия (194). 2. Методы отыскании исходного бззисв (196). 3. Симплекс-метод решения вырожденной «зпонической зздзчи линейного прогрвммироввнин (199). 4. Модифицированный симплекс- метод (201). !92 192 193 3 2, Методы градиентного тина с растяжением пространства....... 146 353 Методы градиентного типа с растяжением пространства в направлении разности двух последовательных почти градиентов (г(ы)-алгоритм) 149 ЗМ. Методы локального случайного поиска .... ..

.. .. .. .. 151 Алгоритм панельного случзйиого поиске о первой пробой (151). 2 Алгоритм лонвльнаго случайного поиске с возвратом при неудачном швге (152). 3. Алгоритм локального случзйнаго поиске о линейной зкстрзполяцией (152). 4. Алгоритм случайного поиска по изнлу~шей пробе с накоплением (153). 5 Алгоритм стзтистичесиого грздиеитз (!53) 3 5. Псевдоградиентные методы адаптации и обучения . . . .. .

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Нашёл ошибку?
Или хочешь предложить что-то улучшить на этой странице? Напиши об этом и получи бонус!
Бонус рассчитывается индивидуально в каждом случае и может быть в виде баллов или бесплатной услуги от студизбы.
Предложить исправление
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5117
Авторов
на СтудИзбе
446
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее