Căutare - extremelor necondiționată - o enciclopedie mare de petrol și gaze, hârtie, pagina 1
Căutare Extrema absolută de către o minimizeze și să maximizeze funcții extrem de simple. Necesitatea de unități de calcul prin utilizarea funcțiilor acestor sarcini offline, specificate și funcțiile încorporate sunt afișate după determinarea funcției de multe variabile și atribuirea de aproximare inițială a argumentelor dorite. Mai multe astfel de exemple citate anterior (a se vedea. De exemplu, secțiunea [2].
Aceasta rezolvă problema de căutare extremelor necondiționată. Fig. 1.5 distinge E - vecinătatea punctelor A B. F și să verifice determinările 1.1 și 1.2 cu revendicări. Ca rezultat, obținem punctul A - punct de minim local; punctul B, B - punctul maxim local; un set infinit de puncte în segmentul CD - punctul minim local; Punctul F - punct de minim local și, de asemenea, la nivel mondial; nu există nici un maxim la nivel mondial. [3]
Deoarece cele mai multe metode de căutare extremelor necondiționat utilizează etape discrete, etapa în apropierea graniței poate duce la un punct în afara regiunii fezabile. [4]
Cele mai multe tehnici de optimizare concepute pentru a căuta extreme absolute. De obicei, constrânsă problemă de optimizare reduce la optimizarea neconstrâns cu ajutorul funcțiilor de penalizare sau multiplicatorilor lui Lagrange. [5]
În absența unor constrângeri este rezolvată sarcina de a găsi extremum absolută. Aceste sarcini includ, de exemplu, problema găsirii extremum folosind metode diferențiale de calcul. Funcția obiectiv poate include mai multe criterii de calitate (Hariza - EP [6].
Acest lucru se datorează posibilității aplicării unor metode eficiente și fiabile pentru a căuta extreme absolută. stabilite în capitolul. [8]
Funcția examinează mulțimea R2, adică Aceasta rezolvă problema de căutare extremelor necondiționată. [9]
După cum sa menționat deja, marea majoritate a metodelor de optimizare concepute pentru a căuta extreme absolută. [11]
Dacă X este N, adică, restricții (condiții) pe vectorul X este absent, a rezolvat sarcina de a găsi extreme absolute. [12]
Deoarece pe curbele x (t), formând o pluralitate M de condiții suplimentare sunt impuse, cu excepția problemelor de delimitare (15.3) este sarcina de a găsi extremum absolut. În § 16 se ocupă cu problema de a găsi extremum condiționată atunci când funcțiile dorite în plus față de condițiile limită impuse condiții suplimentare final, integral sau diferențial. [13]
Originale probleme de optimizare constrânsă conțin limitarea funcției este de obicei redusa la problema de optimizare fără restricții, ceea ce permite să rezolve metode bine stabilite pentru găsirea extreme absolute. discutate în paragrafele precedente. [14]
Pentru a reduce problema de a găsi extremum condiționată a funcției (16.13) să caute extremum necondiționat. Metoda utilizată a multiplicatorilor lui Lagrange. [15]
Pagina: 1 2