Лабораторная работа №2 - Безусловная многомерная оптимизация (методы нулевого и первого порядка)

Вопросы к экзамену. угату, фирт, Хасанов, 2011-2012 год. Формулирование задач оптимизации. Безусловная оптимизация. Одномерная безусловная оптимизация. Многомерная безусловная оптимизация. Условная оптимизация. Линейное программирование. Нелинейное программирование. Оптимизация на графах.

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...

Безусловная многомерная оптимизация. Вариант. 9. Реализовано 2 метода: Симплекс, Градиентный метод с дроблением шага. В архиве присутствует отчет и сами программы. Проверил Хасанов А. Ю.

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

УГАТУ, Преподаватель: Хасанов А. Ю. 37 стр. Безусловная многомерная оптимизация второго порядка. Дисциплина "Методы оптимизации". Программы на С++. Блок-схемы алгоритмов. Реализовано 9 методов: Метод Ньютона; Метод Ньютона (1-я модификация); Метод Ньютона (2-я модификация); Метод Ньютона-Рафсона с дроблением шага; Метод Ньютона-Рафсона с дроблением шага (1-я модификация); Метод Ньютона-Рафсона с дроблением шага (2-я модификация); Метод Ньютона-Ра...

УГАТУ, Преподаватель: Хасанов А. Ю. БЕЗУСЛОВНАЯ МНОГОМЕРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ по дисциплине "Методы оптимизации" Реализовано 2 метода: г) метод покоординатного спуска с постоянным шагом; н) метод поиска по образцу. Программы написаны на Visual Basic. Цель работы: знакомство с методами многомерной безусловной оптимизации первого и нулевого порядка и их освоение, сравнение эффективности применения этих методов конкретных целевых функций.

УГАТУ, 5 семестр, поток ВМ, САПР, АСОИ, преподаватель - Хасанов А. Ю. Содержание: Формулирование задач оптимизации. Безусловная оптимизация (методы). Одномерная безусловная оптимизация. Многомерная безусловная оптимизация. Условная оптимизация. Линейное программирование. Нелинейное программирование.rn

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.

Автор неизвестен. Многомерная безусловная оптимизация (методы первого и нулевого порядков). Знакомство с методами многомерной безусловной оптимизации первого и нулевого порядка и их освоение, сравнение эффективности применения этих методов конкретных целевых функций.