Курсовой проект - Минимизация функций нескольких переменных. Метод спуска

Учеб. для вузов /Под ред. B.C. Зарубина, А. П. Крищенко. - 2-е изд., стереотип. - М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. -440 с. (Сер. Математика в техническом университете; Вып. XIV) Книга посвящена одному из важнейших направлений подготовки выпускника технического университета — математической теории оптимизации. Рассмотрены теоретические, вычислительные и прикладные аспекты методов конечномерной оптимизации. Много внимания уделено описанию алгоритм...

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.

Методы золотого сечения, квадратичной аппроксимации и наискорейшего спуска. Язык Си.rn

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...

Метод градиентного спуска. Цель работы: Ознакомление с методами поиска экстремума нелинейной выпуклой функции нескольких переменных и решение таких задач с помощью ЭВМ. Архив содержит методические указания (.pdf) по данному методу, текст программы (.cpp), реализующей поиск минимума функции двух переменных методом градиентного спуска и отчет (.docx) о проделанной работе. Отчёт выполнен средствами Microsoft Word 2007. Работа зачтена. Преподаватель...

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.

Лебедев. Оптимизация. 17 с. Конспект лекций по дисциплине "Оптимизация" Отсканированный вариант текстовых тетрадных страниц. Содержание: Введение в предмет Оптимизация дискретных функций Нахождение точек min и max от дискретных функций двух переменных Метод Градиента Метод Ньютона Минимизация функций

Методические указания. Лабораторный практикум. МАИ, М. : 2004 – 19 с. Курс «Теория оптимизации и численные методы», «Методы оптимизации». Содержание: Методы 1-порядка 1. Метод градиентного спуска 2. Метод градиентного наискорейшего спуска 3. Метод покоординатного спуска 4. Метод Гаусса-Зейделя (наискорейшего покоординатного спуска) 5. Метод сопряженных градиентов Методы 2-порядка 6. Метод Ньютона 7. Метод Ньютона-Рафсона Методы нулевого порядка 8...

Учебное пособие к лабораторным работам. -М.: Изд-во МАИ, 2000. - 92с.: Методы решения задач безусловной оптимизации: Классический метод, метод Ньютона, метод градиентного спуска, метод сопряженных градиентов, метод случайного поиска. Методы решения задач условной оптимизации: метод непосредственного исключения, метод штрафных функций, метод множителей Лагранжа, метод проекции градиента, Методы решения задач линейного программирования

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...