Программная модель поиска глобального минимума нелинейных "овражных" функций двух переменных

Похожие рефераты:

• Методы синтеза и оптимизации

  Программирование численных методов одномерной оптимизации. Решение одномерных задач оптимизации методами последовательного поиска. Градиентные методы и их применение для оптимизации на ЭВМ математических моделей объектов. Методы нулевого порядка.

• Метод деформируемого многогранника

  Рисунок 3. Информационная блок-схема поиска методом деформируемого многогранника. Государственный комитет Российской Федерации по высшему образованию

• Итерационные методы решения нелинейных уравнений

  Решение нелинейных уравнений методом простых итераций и аналитическим, простым и модифицированным методом Ньютона. Программы на языке программирования Паскаль и С для вычислений по вариантам в порядке указанных методов. Изменение параметров задачи.

• Методы одномерной оптимизации

  Метод установления границ начального отрезка локализации минимума. Метод золотого сечения. Оценивание точки минимума внутри найденного отрезка локализации. Программная реализация метода Свенна на языке C++. Текст программы нахождения точки минимума.

• Решение нелинейных уравнений

  Сравнительный анализ итерационных методов решения нелинейных алгебраических и трансцендентных уравнений. Простейший алгоритм отделения корней нелинейных уравнений. Метод половинного деления. Геометрический смысл метода Ньютона. Метод простой итерации.

• Анализ методов определения минимального, максимального значения функции при наличии ограничений

  Анализ методов определения минимального и максимального значения функции многих переменных без ограничений. Нахождение экстремума функции при наличии ограничений. Синтез оптимальной по быстродействию системы с помощью принципа максимума Понтрягина.

• Решение систем линейных алгебраических уравнений (прямые методы)

  Изучение метода прямой итерации: приведение системы к итерационному виду путем деления каждого уравнения на соответствующих диагональный элемент, проведение проверки выполнения условия сходимости и составление программы на языке С++ для решения системы.

• Вариационный подход к сглаживанию и определению характерных точек черно-белых изображений

  Непрерывная модель для гладкой функции яркости. Дискретная модель для выбора наиболее гладкой функции яркости.

• Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэлла

  Министерство науки, высшей школы и технической политики Российской Федерации. Новосибирский Государственный Технический Университет. Реферат по исследованию операций на тему

• Модели и методы принятия решения

  Построение пространства допустимых решений. Нахождение оптимального решения с помощью определения направления убывания целевой функции. Нахождение оптимальной точки. Поиск экстремумов методом множителей Лагранжа. Условия экстремума Куна-Таккера.

• Расчетно-графическая работа

  §1. ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ. 1п. Общий вид нелинейного уравнения F(x)=0 Нелинейные уравнения могут быть двух видов: Алгебраические

• Формирование инвестиционного портфеля

  Задача квадратичного программирования с параметром в правых частях ограничений и ее применение при формировании портфеля ценных бумаг.

• Поиск максимума одной функции многих переменных методом покоординатного спуска и с помощью метода дихотомии

  Решение задачи на тему максимизации функций многих переменных. Описание метода дихотомии, его применение для решения нелинейных уравнений. Решение данной задачи с использованием метода покоординатного спуска. Составление алгоритмов, листинг программы.

• Создание функциональной модели вычисления минимума заданной функции методом парабол

  Постановка задачи. Математические и алгоритмические основы решения. Функциональные модели и блок-схемы решения. Программная реализация решения. Пример выполнения программы. Методы, использующие исключение отрезков. Учет информации о значениях функции.

• Разработка метода формирования маршрутных матриц однородной замкнутой экспоненциальной сети массового обслуживания

  Содержание Введение стр. 3 Постановка задачи 5 Виртуальные СеМО 6 Маршрутные матрицы виртуальных СеМО 9 Методы построения маршрутных матриц виртуальных СеМО 14

• Программа вычисления минимума заданной функции

  Постановка задачи и ее формализация. Поиск значений интерполяционного многочлена в точках x1 и x2. Поиск минимума функции F(x) на отрезке [a;b. Проверка условий сходимости методов. Тестирование программных модулей. Детализированная схема алгоритма.

• Линейное программирование

  Задачи оптимизации. Ограничения на допустимое множество. Классическая задача оптимизации. Функция Лагранжа. Линейное программирование: формулировка задач и их графическое решение. Алгебраический метод решения задач. Симплекс-метод, симплекс-таблица.

• Нелинейное программирование

  Постановка задачи нелинейного программирования. Критерии оптимальности в задачах с ограничениями. Задачи с ограничением в виде равенств. Метод исключения переменных. Интерпретация условий Куна-Таккера. Функции нескольких переменных. Методы прямого поиска.

• Оптимизация. Методы многомерного поиска

  Теория оптимизации, принципы построения алгоритмов оптимальных решений. Основные понятия: проектные параметры, целевые функции, поиск минимума и максимума, пространство проектирования, ограничения – равенства и неравенства, локальный и глобальный оптимум.

• Решение нелинейных уравнений

  ЧИСЛЕННОЕ . 1п. Общий вид нелинейного уравнения F(x)=0 Нелинейные уравнения могут быть двух видов: Алгебраические anxn + an-1xn-1 +… + a0 = 0 Трансцендентные- это уравнения в которых х является аргументом