close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

отчет мо4

код для вставкиСкачать
Министерство Образования и науки РФ
Новосибирский Государственный Технический Университет
Кафедра прикладной математики и информатики
Лабораторная работа №4
"Статистические методы поиска"
Факультет: ПМИ
Группа: ПМ-04
Выполнили: Дамдинжапова А.Д.
Чимитова Т.А.
Преподаватели: Черникова О. С.
Чимитова Е. В.
Новосибирск
2013
1. Цель работы
Ознакомиться со статистическими методами поиска при решении задач нелинейного программирования. Изучить методы случайного поиска при определении локальных и глобальных экстремумов функций.
2. Задание
Функция, которую необходимо минимизировать:
Ограничение: 3. Таблица с результатами проведенных исследований
Простой случайный поиск:
Поиск решения в гиперпрямоугольнике:
x1=-1, x2=1, y1=-1, y2=1
PepsЧисло испытанийТочка минимумаЗначение функции в точке минимума0,990,2459(0.886043886;0.081148717)-3.0972820130,0411511(0.778923917;0.219763787)-3.1566245980,008287821(0.788323618;0.211340678)-3.1578676560,00167195577(0.783623768;0.216345714)-3.1580869610,99990,2917(0.722647786;0.256996368)-3.1276530310,0423022(0.778923917;0.219763787)-3.1566245980,008575642(0.788323618;0.211340678)-3.1578676560,001614391153(0.791009247;0.208960234)-3.1581653220,9999990,21375(0.807184057;0.172093875)-3.1362213460,0434532(0.773796808;0.225684378)-3.1570507450,008863463(0.788323618;0.211340678)-3.1578676560,001621586729(0.791009247;0.208960234)-3.1581653220,999999990,21833(0.785699026;0.201940977)-3.1458906050,0446043(0.773796808;0.225684378)-3.1570507450,0081151284(0.784051027;0.215796381)-3.1579788420,001628782305(0.788628803;0.211340678)-3.158172154
Исследования на функции:
Ищем решение в гиперпрямоугольнике: x1=-1, x2=1, y1=-1, y2=1
PepsЧисло испытанийКоличество пробТочка минимумаЗначение функции в точке минимума0,990,0252947133784(0,0029603;0,00393689)-0,999980,00625471568538737(3,05185e-005;-0,000885037)-10,00156375451098623216(-9,15555e-005;3,05185e-005)-10,000391120721771137971951(9,15555e-005;3,05185e-005)-10,99990,0255894267268(0,00106815;-0,00412)-0,999980,006259431351077600(-0,000274667;-0,000579852)-10,0015631509021817245219(0,00021363;-0,000335704)-10,000391241443542275942098(-3,05185e-005;-3,05185e-005)-10,9999990,02588413101191(-0,00143437;-0,00021363)-10,0062514147021617081(0,000946074;0,000885037)-10,0015632263532625869324(0,00021363;-9,15555e-005)-10,000391362165313413905149(3,05185e-005;3,05185e-005)-10,999999990,025117884134514(0,00350963;-0,000152593)-0,999990,0062518862692156305(0,000824;-0,00112918)-10,0015633018043534490372(0,000152593;-9,15555e-005)-10,000391482887084551882604(-3,05185e-005;3,05185e-005)-1
Алгоритм наилучшей пробы с направляющим гиперквадратом:
Исследования на функции: При ограничениях: N = 300
Начальный квадратepsnumProbxMinfMinx1=-10 x2=-5
y1=5 y2=100,16059(0.794159669;0.205621914)-3.1579214340,000110764(0.789792445;0.210207544) -3.1582029841E-00714427(0.793419429;0.206580571)-3.1581577861E-01016619(0.788828432;0.211171568)-3.158203086x1=-10 x2=-5
y1=-10 y2=-50,14862(0.803009127;0.196936654)-3.1576419250,000111822(0.789030873;0.210969124)-3.1582034791E-00711265(0.792250389;0.207749611)-3.1581801001E-01014885(0.789067641;0.210932359)-3.158203530x1=-100 x2=100
y1=-100 y2=1000,15146(0.791179882;0.208758291)-3.1581324580,00019303(0.783473022;0.216526907)-3.1581123751E-00710870(0.791253473;0.208746527)-3.1581933101E-01011142(0.790700320;0.209299680)-3.158198330x1=-1 x2=1
y1=-1 y2=10,14487(0.793587224;0.206051941)-3.1577933690,00016963(0.789302502;0.210697489)-3.1582036571E-00710933(0.791175639;0.208824361)-3.1581941161E-01038451(0.789079464;0.210920536) -3.158203544
Исследования на функции:
При ограничениях: Начальный квадратepsnumProbxMinfMinx1=-10 x2=-5
y1=-10 y2=-50,13347(9,12683e-005;7,18142e-005)-10,00014852(-2,57629e-008;8,36811e-008)-11,00E-076667(6,22461e-009;2,96592e-009)-11,00E-109319(-2,62281e-009;-1,02809e-009)-1x1=10 x2=15 y1=10 y2=151,00E-012378(0,000391093;5,17754e-005)-11,00E-044296(2,02592e-007;8,45397e-007)-11,00E-076251(-1,97659e-010;1,15011e-009)-11,00E-107619(-1,36066e-009;3,72957e-009)-1x1=-1 x2=1 y1=-10 y2=-51,00E-012615(-0,000303062;-0,00074332)-0,9999991,00E-046236(-1,26663e-007;1,20709e-006)-11,00E-076660(1,9689e-009;2,19541e-009)-11,00E-108490(-4,06421e-009;-3,83403e-009)-1x1=-10 x2=-5
y1=5 y2=100,14019(7,8425e-005;-3,12825e-005)-10,00016119(3,80049e-007;-3,52829e-007)-11,00E-078718(-2,40956e-009;-3,53061e-009)-11,00E-109755(5,48888e-009;-2,25167e-009)-1
4. Сравнение результатов работы алгоритмов случайного поиска с результатами работы методов штрафных функций.
Методы случайного поиска основаны на случайном выборе для определения точки, они требуют меньшего количества вычислений функции, чем метод штрафных функций.
Методы штрафных функций более точные, чем методы случайного поиска.
Метод направляющего гиперквадрата существенно зависит от способа вычисления коэффициента . Например, из-за не грамотно выбранного коэффициента квадрат может сойтись до достижения точки минимума.
Преимущество статических методом проявляется с ростом размерности задач. Методы позволяют находить глобальные экстремумы функции.
Документ
Категория
Рефераты
Просмотров
41
Размер файла
41 Кб
Теги
мо4, отчет
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа