Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Топ:
История развития методов оптимизации: теорема Куна-Таккера, метод Лагранжа, роль выпуклости в оптимизации...
Техника безопасности при работе на пароконвектомате: К обслуживанию пароконвектомата допускаются лица, прошедшие технический минимум по эксплуатации оборудования...
Методика измерений сопротивления растеканию тока анодного заземления: Анодный заземлитель (анод) – проводник, погруженный в электролитическую среду (грунт, раствор электролита) и подключенный к положительному...
Интересное:
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Дисциплины:
|
из
5.00
|
Заказать работу |
Содержание книги
Поиск на нашем сайте
|
|
|
|
В этих методах для определения направления спуска не требуется вычисления производных целевой функции. Направление минимизации в данном случае полностью определяется последовательностью вычисленных значений функции. К ним относятся методы:
- прямого спуска (Хука-Дживса);
- деформируемого многогранника (Нелдера-Мида);
- вращающихся координат (Розенброка);
- параллельных касательных (Пауэлла) [].
9.3 Метод прямого спуска (Хука-Дживса)
Суть этого метода состоит в следующем. Задаются некоторой начальной точкой х[0]. Изменяя компоненты вектора х[0], обследуют окрестности данной точки, в результате чего находят направление, в котором происходит уменьшение минимизируемой функции f(x). В выбранном направлении осуществляют спуск до тех пор, пока значение функции уменьшается. После того, как в данном направлении не удается найти точку с меньшим значением функции, уменьшают величину шага спуска. Если последовательные дробления шага не приводят к уменьшению функции, от выбранного направления спуска отказываются и осуществляют новое обследование окрестности и т.д.
Алгоритм метода прямого спуска.
1.Задаются: значениями координат хi[0], i = 1,2,3,…,n начальной точки х[0]; вектором изменения координат Δx в процессе обследования окрестности; наименьшим допустимым значением ε компонентов Δx.
2.Полагают, что х[0] является базисной точкой хБ, вычисляют f(xБ).
3.Циклически изменяют каждую координату хБi, i=1,2,…,n. базисной точки хБ на величину Δxi, т.е. хi[k] = хБi + Δxi, хi[k] = хБi - Δxi. Вычисляют значение f(x[k]) и сравнивают с f(xБ). Если f(x[k]) < f(xБ), то соответствующая координата хi, i = 1,2,3,…,n, приобретает новое значение, вычисленное по одному из выше приведенных выражений. В противном случае значение этой координаты остается неизменным. Если после изменения последней n-й координаты f(x[k]) < f(xБ), то переходят к пункту 4., в противном случае к пункту 7.
4.Полагают, что x[k] является новой базисной точкой xБ и вычисляют значение f(xБ).
5.Осуществляют спуск из точки x[k]: x[k+1] =2xi[k]- хБi, i=1,2,…,n, хБi- координаты предыдущей базисной точки. Вычисляют f(x[k+1]).
6. Как в п.3. циклически изменяют каждую координату точки x[k+1], осуществляя сравнение соответствующих значений функции f(x) со значениями f(x[k+1]), полученными в п.5. После изменения последней координаты сравнивают соответствующие значения функции f(x[k+1]) со значением f(xБ), полученным в п.4. Если f(x[k+1]) < f(xБ), то переходят к п.4, в противном случае - к п.3. при этом в качестве базисной точки используют последнюю из полученных базисных точек.
7. Сравнивают значения Δx и ε. Если Δx<ε, то вычисления прекращают. В противном случае уменьшают Δx и переходят к п.3.
Достоинством метода является простота его программирования. Он не требует знания целевой функции в явном виде, легко учитывает ограничения на отдельные переменные, а также сложные ограничения на область поиска.
Недостаток – в случае сильно вытянутых, изогнутых или обладающих острыми углами линий уровня целевой функции он может оказаться неспособным обеспечить продвижение к точке минимума.
х2
с1
• с2
с3
х΄
0 х1
Рисунок 9.5 –Линии уровня и выбор направления движения к минимуму целевой функции
Как видно из рисунка, каким бы малым ни брать шаг в направлении х1 или х2 из х΄ нельзя получить уменьшения значения целевой функции (с1> >с2>с3).
Поверхностью уровня (на плоскости – линией уровня) является поверхность, получаемая приравниванием выражения функции f(x) некоторой постоянной величине с, т.е. f(x)=с. Во всех точках этой поверхности функция имеет значение с. Изменяя значения постоянной с1, с2, с3, …, сn, получаем ряд поверхностей, геометрически иллюстрирующих характер функции. Как в топографии изобразим рельеф поверхности линиями уровня Ф(х,у) = const.
Равноотстоящие плоскости Ф(х,у) = const имеют линии пересечения с поверхностью Ф(х,у,z). Проекции этих линий на плоскости – линии уровня. Направление убывания функции можно показать штрихами.
Ф(х,у,z)
![]() |
Ф(х,у)
Линии уровня
![]() |

min Ф(х,у,z)
Рисунок 9.6 –Линии уровня для функции Ф(х,у,z)
По виду линий уровня можно условно выделить три типа рельефа: котловинный, овражный и неупорядоченный.
у

• min
. х
Рисунок 9.7 - Линии уровня для котловинного рельефа
(например, Ф(х,у) = х2/а2+у2/b2)
у
• min
х
Рисунок 9.8 - Линии уровня для овражного рельефа
(например, Ф(х,у) = 10(у - sinx)2+0,1x2)
Линии уровня для неупорядоченного рельефа, имеют много максимумов, минимумов и седловин.

y
• min
x
Рисунок 9.9 - Линии уровня для неупорядоченного рельефа
(например, Ф(х,у) = (1+ sin2x)(1+sin2y))
К численным методам решения задач оптимизации первого порядка относятся градиентные методы [].
Градиентные методы, а также численные методы решения задач условной оптимизации будут рассмотрены в курсе «Методы моделирования и оптимизации теплоэнергетических процессов и установок».
Компьютерная реализация методов в Excel описана в [9], [23-26].
Литература: [7], [20].
Список литературы
1. Амосов А.А. Вычислительные методы для инженеров.- М.: МЭИ, 2003. – 596с.
2. Пирумов У.Г. Численные методы. - М.: ДРОФА, 2007.- 221с.
3. Численные методы: Сборник задач /Под ред. У.Г. Пирумова. - М.: ДРОФА, 2007.- 144 с.
4. Киреев В.И.,Пантелеев А.В. Численные методы в примерах и задачах.- М.: МАИ, 2000.- 376с.
5. Очков В.Ф. Современные информационные технологии в теплоэнергетике.- М.: МЭИ, 2007.- 67с.
6. Васильков Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании.- М.: ВШ, 2001.- 256 с.
7. Соболь Б.В. Методы оптимизации: Практикум.- Ростов н/Д.: Феникс, 2009.- 380с.
8. Основы современных компьютерных технологий. / Под ред.
А.Д. Хоменко.- СПб.: КОРОНА, 2005.- 672с.
9. Кирьянов Д.В. Mathcad - 14.- СПб.: БХВ - Петербург, 2007.-704с.
10. Охорзин В.А. Компьютерное моделирование в системе Mathcad.-М.: Финансы и статистика, 2006.-144с.
11. Голицина О.В. Информационные технологии. – М.: ФОРУМ: ИНФРА - М, 2008.- 608 с.
12. Максимов Н.В. Технические средства информатизации.- М.: ФОРУМ: ИНФРА - М, 2008.- 6592 с.
13. Теплоэнергетика и теплотехника. Общие вопросы: Справочник / Под ред. А.В. Клименко, В.М. Зорина. - М.: МЭИ, 1999. - 528 с.
14. Пасконов В.М., Полежаев В.И., Чудов Л.А. Численное моделирование процессов тепло - и массообмена. – М.: Наука, 1984.- 288с.
15. Патанкар С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости. – М.: Энергоатомиздат, 1984.- 152 с.
16. Андерсон Д, Таннехилл Дж. Вычислительная гидромеханика и теплообмен. – М.: Мир, 1990.ч.1, 2 -728 с.
17. Основные процессы и аппараты химической технологии: Пособие по проектированию / Под. ред. Ю.И. Дытнерского. – М.: Химия, 1991.- 496 с.
18. Кафаров В.В., Глебов М.Б. Математическое моделирование основных процессов химических производств. – М.: ВШ.,1991.- 400 с.
19. Зайцев А.И. и др Математическое моделирование источников энергоснабжения промышленных предприятий. - М.: Энергия, 1991.-163 с.
20. Клима И. Оптимизация энергетических систем. - М.: ВШ, 1991.- 247 с.
21. Рыжиков Ю.И. Решение научно-технических задач на персональном компьютере. – СПб.: КОРОНА, 2000.- 272 с.
22. Шуп Т. Е. Прикладные численные методы в физике и технике. - М.: ВШ, 1990.- 255 с.
23. Ларсен Р. Инженерные расчеты в в Excel.- М.:. ИД Вильямс, 2002.-545с.
24. Васильев А.Н. Excel-2007 на примерах.- СПб.: БХВ Петербург, 2007.- 656с.
25. Кульгин Н Б Программирование в Turbo Pascal 7.0 и Delphi.- СПб.: БХВ Петербург, 2007.-400с.
26. Борисова Н.Г. Компьютерные технологии в теплоэнергетических расчетах. Методические указания к выполнению лабораторных работ. – А.: АИЭС, 2005.-36с.
Содержание
| Лекция 1 Введение. Компьютерные технологии в моделировании теплоэнергетических систем, процессов и установок. Модели и виды моделирования………………………………………………………………… | |
| Лекция 2 Математическое и физическое моделирование в теплоэнергетике. Процесс разработки и использования математических моделей………………………………………………………………………… | |
| Лекция 3 Численные методы в математическом моделировании теплотехнических задач и их программная реализация. Методы интерполирования……………………………………………………………. | |
| Лекция 4 Численное интегрирование в теплотехнических расчетах. Методы численного интегрирования………………………………………… | |
| Лекция 5 Численные методы нахождение корней алгебраических и трансцендентных уравнений…………………………………………………. | |
| Лекция 6 Численные методы решения систем алгебраических уравнений…………………………………………………………………….. | |
| Лекция 7 Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений………………………………………………………………………. | |
| Лекция 8 Численные методы решения краевых задач……………………… | |
| Лекция 9 Численные методы решения задач оптимизации…………………. | |
| Список литературы……………………………………………………………. |
|
|
|
История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...
© cyberpedia.su 2017-2025 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!