Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Оптимизация функций методом квадратичной интерполяции

Читайте также:
  1. I. 3.2. Зависимость психических функций от среды и строения органов
  2. II. Порядок выполнения работы на разработку технологического процесса изготовления детали методом холодной листовой штамповки.
  3. V2: Графики периодических функций
  4. А.3 Примеры решения задачи интерполяции с использованием формулы Лагранжа
  5. А.4 Пример решения задачи интерполяции с использованием многочлена Ньютона
  6. Алгоритм криптографических преобразований методом перестановки в магическом квадрате
  7. Билет № 4. система функций органов прокуратуры РФ

 

Метод квадратичной интерполяции использует аппроксимацию целевой функции f(x) в окрестности точки минимума посредством квадратичной функции

Известно, что минимум такой квадратичной функции имеет координаты:

(выражение для получено из уравнения )

Полагаем, что .

Выберем на отрезке унимодальности три точки: , так, что xmin .Этот отрезок должен быть достаточно мал, для того чтобы предположить, что на нем .

Вычислим значения f(x) в выбранных точках и на основании основного условия интерполяции получим следующие три равенства (или систему из трех нелинейных уравнений):

где

Решая систему, находим A, B, C. Подставим полученные выражения в полученную выше формулу для :

где XM – приближенное значение xmin.

 

Рассмотрим, в чем заключается алгоритм поиска минимума функции методом квадратичной интерполяции.

Пусть f(x) – унимодальная функция, а величина t – некоторое приближенное значение точки минимум, принадлежащее отрезку унимодальности [a,b]. Выберем шаг h≈xmin-t. ε – заданная точность.

Рассмотрим процедуру поиска минимума по шагам:

1. Вычислим f(t) и f(t+h).

2. Если f(t)<f(t+h), то положим и вычислим f(x1), x2=t+h.

3. В противном случае положим x2=t+2h и вычислим f(x2), .

4. Используя точки t, x1, x2 вычислим XM, а затем f(XM). Таким образом, имеем значения функции в четырех точках.

5. Если |t- XM| < ε, то процедура поиска минимума завершена и xmin= XM.

6. Если процедура не завершена, то t= XM и происходит переход к п.3

 

Пример 1.6.4-1. Пусть требуется найти минимум функции f(x) = 2x2 – ex с точностью ε=0.01. Начальное значение t=1, h=0.5.

n xi f(xi)
1 x1 xm t x2 0.5 0.04 1.5 -1.14872 -1.04372 -0.71828 0.018311
  0.37459 0.5 0.04702 1.00 -1.17370 -1.14872 -1.04372 -0.71828
  0.37890 0.37459 1.00 0.04702 -1.17354 -1.17376 -0.71828 -1.04372
  0.35412 0.37890 0.37459 1.00 -1.17412 -1.17354 -1.17376 -0.71828

 

Точность достигнута после 4-й итерации xmin=0.3545, f(xmin)=-1.17376.

(Четыре значения хi на каждой итерации соответствуют x1, xm, t,x2).

 


Дата добавления: 2015-07-20; просмотров: 459 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Метод сканирования | Метод дихотомии | Метод средней точки | Сравнение методов | Технология решения задач одномерной оптимизации средствами MathCad | Стаття 223. Вимоги до проведення слідчих (розшукових) дій |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Метод золотого сечения| Метод касательных

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)