Метод штрафных функций

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Декабря 2013 в 17:21, курсовая работа

Краткое описание

Метод штрафных функций (внешние штрафы).
Цель:
изучить решение задач оптимизации с помощью метода «штрафных функций»
реализовать этот метод в программе Maple.

Прикрепленные файлы: 1 файл

метод штрафных функций.doc

— 399.00 Кб (Скачать документ)

«МАТИ» -  РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ 

УНИВЕРСИТЕТ

имени К. Э. Циолковского

кафедра:

 «Проектирование  вычислительных комплексов»

 

 

Курсовая работа

по дисциплине: «Методы оптимизации»

тема: «Метод штрафных функций»

 

 

 

 

                                                                                              Студентка группы

                                                                                              6ВТИ-4ДБ-150

                                                                                              Кибук С.А.

 

 

                                                                                              Преподаватель:                               

                                                                                              Титаренко В.И.

 

                                                                                         

 

Москва 2008 г.

Лабораторная  работа №7

Метод условной оптимизации.

Метод штрафных функций (внешние штрафы).

Цель:

    • изучить решение задач оптимизации с помощью метода «штрафных функций»
    • реализовать этот метод в программе Maple.

 

1. Постановка  задачи

Дана функция  и ограничения на неё в виде функции . Требуется отыскать такие значения x, при которых функция принимает минимальное значение, а функция , при этом обращается в 0.

 

2. Стратегия поиска

Идея метода заключается  в сведении задачи на условный минимум  к решению последовательности задач поиска безусловного минимума вспомогательной функции:

 

 

где - штрафная функция, – параметр штрафа, задаваемый на каждой к итерации. Как правило, для ограничений типа равенств используется квадратичный штраф, а для ограничений типа неравенств – квадрат срезки.   

 

,

где - срезка функции.

     Начальная  точка поиска задается обычно  вне множества допустимых решений X. На каждой k-й итерации ищется точка   минимума вспомогательной функции   при заданном параметре с помощью одного из методов безусловной оптимизации. Полученная точка используется в качестве начальной для следующей итерации, выполняемой при возрастающем значении параметра штрафа. При неограниченном возрастании последовательность точек  стремится к точке условного минимума .

Алгоритм

     Шаг 1. Задать начальную точку   ; начальное значение параметра штрафа   ; число   для увеличения параметра штрафа; малое число   для остановки алгоритма. Положить .

     Шаг 2. Составить вспомогательную функцию:

Шаг 3. Найти точку безусловного минимума функции по x с помощью какого-либо метода (нулевого, первого или второго порядка):

При этом задать все требуемые  выбранным методом параметры. В  качестве начальной точки взять    . Вычислить  

Шаг 4. Проверить условие окончания:

 

а) если , процесс поиска закончить:

,          ;

   

   б)    положить   ,    ,   и перейти к шагу 2

4. Моделирование в  Maple

 

Целевая функция, в которой нужно найти локальный минимум, называется . Задаваемая функция ограничений называется  . Штрафная функция называется   , она вычисляется автоматически. В программе пользовательский интерфейс упрощен путем автоматического ввода функции. Рассмотрим работу данного метода на примере №1

 

5. Входные данные

 

1. Функция:

Штрафная функция:

 

 

a

b

c

d

1

5.5

7

4.8

9.5

2

1.7

0.9

7.5

3.4

3

7.7

4

6.8

2.9

4

3.9

9

1.3

2.6

5

7.4

5.1

5.5

8.1

6

7.8

1.1

5.1

3.5

7

5.4

3.7

5

9.6

8

8

1.3

9.4

1.8

9

8.6

9.6

3

2.1

10

0.1

6.9

3

3.2


 

2. Функция:

Штрафная функция:

 

 

a

b

1

1.6

7

2

8.3

0.9

3

8.2

4

4

10

9

5

4.6

5.1

6

3.7

1.1

7

7.2

3.7

8

4.3

1.3

9

4.7

9.6


 

3. Функция:

 

Штрафная функция:

 

 

 

a

b

с

1

9.7

0.7

4.6

2

8.3

4.9

7.5

3

8.2

1.3

8.6

4

3.4

0.8

0.1

5

4.6

9.1

2.4

6

8.6

1.3

7.2

7

7.2

8

0.9

8

4.3

1.1

2.1

9

0.8

2.6

0.2

10

8

1.6

9.1


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Функция:

 

Штрафная функция:

 

a

b

1

4.9

3.4

2

8.3

4.6

3

8.2

1.3

4

3.4

8.2

5

4.6

0.8

6

8.6

1.6

7

5.1

8

8

8.6

4.6

9

7.2

2.6

10

2.6

1.6


 

 

5. Функция:

 

Штрафная функция:

 

 

 

a

b

с

1

9.7

0.7

4.6

2

8.3

4.9

7.5

3

8.2

1.3

8.6

4

3.4

0.8

0.1

5

4.6

9.1

2.4

6

8.6

1.3

7.2

7

7.2

8

0.9

8

4.3

1.1

2.1

9

0.8

2.6

0.2

10

8

1.6

9.1


 

 

 

 

 

 




Информация о работе Метод штрафных функций