Лабораторная работа - многомерная безусловная оптимизации первого и нулевого порядка

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, 2011 год, 5 семестр, Хасанов, 5 вариант. реализованы методы на C++ - конфигураций, Гаусса-Зейделя. 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.