Процесс проектирования

Для решения таких задач можно использовать два подхода: дискретная оптимизация выполняется строго — с помощью выбора только допустимых значений параметров; в этом случае многие методы оптимизации непригодны, поскольку основываются на предположении о непрерывности; при оптимизации пренебрегают дискретностью; после нахождения оптимума в непрерывном пространстве параметров из множества допустимых значений дискретных параметров выбирают те значения, которые при заданных ограничениях ближе всего к оптимальному значению; поскольку в большинстве встречающихся на практике случаев в окрестности оптимума наблюдаются лишь незначительные изменения целевой функции, такой подход позволяет получить решение, по меньшей мере, близкое к оптимальному; достоинством этого подхода является то, что он предоставляет больший выбор методов оптимизации. Размерность, широкий класс задач оптимизации составляют одномерные задачи. В этом случае задачу можно рассматривать как нахождение минимума (или максимума) кривой в некотором интервале. К методам поиска для решения таких задач относятся поиск по алгоритму Фибоначчи и поиск золотого сечения. Эти методы отличаются друг от друга стратегией выбора проверяемой точки внутри интервала. Если интервал, не ограничен, то может использовать обратный поиск Фибоначчи. В других методах используется аппроксимация функций кривыми (метод Ньютона или метод секущих). Для этих (прямых) методов требуется нахождение производной целевой функции или ее расчет в конечных разностях.

Releated Post

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.