Курсовой проект - Градиентный метод первого порядка

Исследование функции с ограничениями и без, линейной и не линейной на эксремумы всеми методами. Программная реализация метода Зейделя-Гаусса, Наискорейшего спуска, Сопряженных направлений, Симплекс. процедур ( с Множителями лагранжа ). Встроенная таблица со всеми вариантами, и выводом графика. I. Анализ методов определения минимального и максимального значения функции многих переменных без ограничений. 5 Методы прямого поиска 6 Метод поиска по с...

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...

УГАТУ, Преподаватель: Хасанов А. Ю. Безусловная многомерная оптимизация. Дисциплина "Методы оптимизации". Программы на С++. Блок-схемы алгоритмов. Реализовано 7 методов: Поиск по образцу; Метод деформируемого симплекса; Метод симплекса; Градиентный метод с дроблением шага; Метод наискорейшего спуска (дихотомия); Метод Гаусса-Зейделя (золотое сечение); Эвристический алгоритм.rn

Метод конфигураций. Метод деформируемого симплекса. Метод Гаусса-Зейделя. Градиентный метод с дроблением шага. Эвристический алгоритм. Овражный метод II. Таблица результатов сравнения рассмотренных методов. По каждому методу есть блок схема и код программы на с++. УГАТУ.

градиентный метод с постоянным шагом; метод конфигураций.

Предмет: Методы оптимизации Преподаватель: Хасанов А. Ю. ФИРТ, АСОИ. Найти минимум функции с помощью следующих методов: 1) Поиск по образцу; 2) Метод регулярного симплекса; 3) Метод конфигураций; 4) Метод деформируемого симплекса; 5) Градиентный метод с постоянным шагом; 6) Градиентный метод с дроблением шага; 7) Градиентный метод с оптимальным шагом; 8) Метод покоординатного спуска; 9) Метод Гаусса-Зейделя; 10) Овражный метод II. Есть все нео...

Пр. Хасанов. Методы: градиентный метод с дроблением шага; метод Гаусса-Зейделя (с использованием алгоритма золотого сечения); метод симплекса; метод поиска по образцу.

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.

Алгоритм пассивного поиска минимума. Алгоритм равномерного блочного поиска. Алгоритм деления интервала пополам. Метод дихотомии. Метод золотого сечения. Метод чисел Фибоначчи. Метод касательных. Метод парабол. Градиентный метод с постоянным шагом. Градиентный метод с дроблением шага. Метод наискорейшего спуска. Метод покоординатного спуска. Эвристические алгоритмы. Овражные методы (Метод Гельфанда). Метод конфигураций (метод Хука и Дживса). Метод...