Содержание
- 2. 1. Математичне формулювання загальної задачі оптимізації Вирішення багатьох теоретичних і практичних завдань зводиться до відшукання екстремуму
- 3. Функцію f(x), що оптимізується, називають цільовою функцією або критерієм оптимальності. Надалі говоритимемо про пошук мінімального значення
- 4. 2. Геометрична інтерпретація задач оптимізації Якщо х* - точка мінімуму функції у = f(x), то для
- 5. У реальних умовах на змінні xj, j =1 .. n, та деякі функції gi (х), hi(х),
- 6. Точка х* визначає глобальний мінімум функції однієї змінної f(x), заданою на числовій прямій Х, якщо x
- 7. Точка х* Х визначає локальний мінімум функції f(x) на множині Х, якщо при деякому достатньо малому
- 8. 3. Класифікація методів оптимізації за видом цільової функції В даний час для вирішення оптимальних задач застосовують
- 9. Методи дослідження функцій класичного аналізу Звичайною областю використання даних методів є завдання з відомим аналітичним виразом
- 10. Метод множників Лагранжа застосовують для вирішення завдань такого ж класу складності, як і при використанні звичайних
- 11. Методи варіаційного числення зазвичай використовують для вирішення завдань, в яких критерії оптимальності представляються у вигляді функціоналів
- 12. Динамічне програмування служить ефективним методом вирішення завдань оптимізації дискретних багатостадійних процесів, для яких критерій оптимальності задається
- 13. Принцип максимуму застосовують для вирішення завдань оптимізації процесів, описуваних системами диференціальних рівнянь. Перевагою математичного апарату принципу
- 14. Лінійним програмуванням є математичний апарат, розроблений для вирішення оптимальних завдань з лінійними виразами для критерію оптимальності
- 15. Методи нелінійного програмування застосовують для вирішення оптимальних завдань з нелінійними функціями мети. На незалежні змінні можуть
- 17. Скачать презентацию