Лабораторная работа - Безусловная многомерная оптимизация

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.

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

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...

Безусловная многомерная оптимизация. Вариант 6. Методов 6: Градиентный с дроблением шага. Наискорейшего спуска (с использованием метода золотого сечения). Гаусса-Зейделя (с использованием метода золотого сечения). Овражный метод I. Конфигураций. Деформируемого симплекса. Содержимое архива: программа, отчёт, графики методов с координатами в Excel.

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.

Безусловная многомерная оптимизация (Методы Ньютона). Вариант 6. Методов 6: Ньютона, Ньютона-Рафсона с дроблением шага, I и II модификации Ньютона-Рафсона с дроблением шага, Ньютона-Рафсона с оптимальным шагом (с использованием метода золотого сечения), II модификация Ньютона-Рафсона с оптимальным шагом. Содержимое архива: программа, отчёт, графики методов с координатами в Excel.

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

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.

Введение в методы оптимизации. Основы теории оптимизации. Функция одной переменной. Одномерная оптимизация. Функции многих переменных. Многомерная безусловная градиентная оптимизация. Критерии оптимальности в задачах с ограничениями. Модели динамического программирования. Задания для расчетно-графической работы.