Пример расчета экстремума функции методом средней точки
Постановка задачи. Найти минимум функции f(x) = (1-x)2 +3(x-5)2+8 с точностью l=0,01.
Выбираем начальный интервал [-10, 10]. Результаты расчетов представлены в таблице 2.10.
Таблица 2.10
Расчет экстремума функции f(x) = (1-x)2 +3(x-5)2+8 методом средней точки.
№ | ak | bk | f(x) | f'(x) | |bk-ak| | Критерий | |
-10.000 | 10.000 | 0.000 | 84.000 | -32.000 | 20.000 | Не достигнут | |
0.000 | 10.000 | 5.000 | 24.000 | 8.000 | 10.000 | Не достигнут | |
0.000 | 5.000 | 2.500 | 29.000 | -12.000 | 5.000 | Не достигнут | |
2.500 | 5.000 | 3.750 | 20.250 | -2.000 | 2.500 | Не достигнут | |
3.750 | 5.000 | 4.375 | 20.563 | 3.000 | 1.250 | Не достигнут | |
3.750 | 4.375 | 4.063 | 20.016 | 0.500 | 0.625 | Не достигнут | |
3.750 | 4.063 | 3.906 | 20.035 | -0.750 | 0.313 | Не достигнут | |
3.906 | 4.063 | 3.984 | 20.001 | -0.125 | 0.156 | Не достигнут | |
3.984 | 4.063 | 4.023 | 20.002 | 0.188 | 0.078 | Не достигнут | |
3.984 | 4.023 | 4.004 | 20.000 | 0.031 | 0.039 | Не достигнут | |
3.984 | 4.004 | 3.994 | 20.000 | -0.047 | 0.020 | Не достигнут | |
3.994 | 4.004 | 3.999 | 20.000 | -0.008 | 0.010 | Достигнут |
Таким образом, на двенадцатой итерации с точности 0,01 найден экстремум функции f(x) = (1-x)2 +3(x-5)2+8, который находится в точке =3,999.
2.3.3. Метод кубической аппроксимации.
В методе кубической аппроксимации при построении многочлена, аппроксимирующего минимизируемую функцию, помимо значений функции используются и значения ее производных.
Предполагается, что заданы две точки x1 и x2 таким образом, что минимум функции f(x) находится внутри интервала [x1; x2], известны значения функции в этих точках f(x1)=f1, f(x2)=f2 и значения производных f'(x1)=f'1, f'(x2)=f'2. Аппроксимирующая функция задана полиномом, который имеет вид:
Н(x) = f1+ a1(x - x1) + a2(x - x1)(x - x2) + a3(x - x1)2(x - x2)
с коэффициентами
Несложно проверить, что H(x1)=f1, H(x2)=f2, H΄(x1)=f΄1, H΄(x2)=f΄2. Производная H΄(x) является квадратичной функцией, непрерывной на отрезке [x1; x2] и имеющей на его концах различные знаки. Поэтому, в интервале она может изменить знак лишь один раз в точке , которая является стационарной точкой многочлена H(x), а именно точкой его минимума, так как производная меняет знак с минуса на плюс. Из необходимого условия H΄(x)=0 экстремума этого многочлена получаем квадратичное уравнение
.
Его решение определяется следующим образом:
, где
, .
Если , то новый интервал будет равен , иначе . Вычисления прекращаются, когда длина конечного интервала не станет меньше заданной точности.
Алгоритм метода кубической аппроксимации.
Начальный этап. Задать начальный интервал [x1, x2] и точность поиска l. Перейти к основному этапу.
Основной этап. Шаг 1. Вычислить значения функции f(x1)=f1, f(x2)=f2 и значения производных f'(x1)=f'1, f'(x2)=f'2. Рассчитать коэффициенты , и оптимальное решение
. Перейти к шагу 2.
Шаг 2. Если |x2 - x1| < l, то закончить расчет, оптимальное решение находится в точке , иначе перейти к шагу 3.
Шаг 3. Если , то x1=x1, x2= , иначе x1= , x2= x2, перейти к шагу 1.
Пример расчета экстремума функции методом кубической аппроксимации.
Постановка задачи.Найти минимум функции f(x) = x2 –16/x методом кубической аппроксимации. Выбираем начальный интервал [-5; 10] и точность поиска равную 0,1. Результаты расчета приведены в таблице 2.11.
Таблица 2.11
Результаты расчета минимума функции f(x) = x2 –16/x методом кубической аппроксимации.
№ | x1 | x2 | f(x1) | f(x2) | f'(x1) | f'(x2) | z | ω | μ | f'( ) | |x2-x1| | Критерий | |
-5.0 | 10.0 | 28.20 | 98.400 | -9.360 | 20.160 | -3.240 | 14.114 | 0.350 | 0.256 | 245.150 | 15.00 | Не достигнут | |
-5.0 | 0.26 | 28.20 | -62.498 | -9.360 | 245.150 | 287.561 | 291.523 | 0.703 | -1.307 | 6.745 | 5.256 | Не достигнут | |
-5.0 | -1.31 | 28.20 | 13.947 | -9.360 | 6.745 | 8.965 | 11.979 | 0.756 | -2.207 | -1.129 | 3.693 | Не достигнут | |
-2.2 | -1.31 | 12.12 | 13.947 | -1.129 | 6.745 | -0.476 | 2.800 | 0.256 | -1.976 | 0.143 | 0.899 | Не достигнут | |
-2.2 | -1.98 | 12.12 | 12.002 | -1.129 | 0.143 | 0.560 | 0.689 | 0.897 | -2.000 | -0.001 | 0.231 | Не достигнут | |
-2.0 | -1.98 | 12.00 | 12.002 | -0.001 | 0.143 | -0.070 | 0.071 | 0.005 | -2.000 | 0.000 | 0.024 | Достигнут |
Таким образом, на шестом шаге с точностью 0,01 найден экстремум функции =-2,000,который совпадает с экстремумом, полученным аналитически.
3. ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ.
Выполнение заданий предусматривает:
- для заданной функции поиск экстремума аналитически и его анализ;
- определение начального интервала неопределенности методом сканирования, построение графика функции;
- поиск минимума функции методами одномерной оптимизации, рассмотренными выше, при заданных параметрах;
- выводы об эффективности методов.
Требования к отчету:
В отчете должны быть представлены результаты выполнения указанных этапов и выводы к ним. Отчет представляется индивидуально каждым студентом.
Варианты заданий приведены в таблице 3.1
Таблица 3.1
Варианты заданий
№ | Вид функции f(x) | Точность |
x2 – 2x + 1 | 0,010 | |
x2 + x + 5 | 0,010 | |
x2 + 3x – 7 | 0,020 | |
x2 + 5x | 0,010 | |
x2 + x – 1 | 0,015 | |
2x2 + x | 0,010 | |
3x2 – x | 0,005 | |
5x2 – 2x | 0,010 | |
3x2 + 2x –1 | 0,020 | |
2x2 – x +5 | 0,010 | |
6x2 + 8x | 0,010 | |
27/x + 3x | 0,020 | |
x2 + x + 10 | 0,020 | |
x2 – x +13 | 0,015 | |
x2 + x +8 | 0,015 | |
x2 + 9x | 0,010 | |
x2 – 6x | 0,010 | |
16/x + 4x | 0,020 | |
9x2 + 5x –3 | 0,020 | |
3x2 + 8x + 2 | 0,015 | |
3x2 + 18x – 6 | 0,010 | |
x2 + 15x | 0,015 | |
x2 + 3x + 3 | 0,010 | |
x2 – 2x – 2 | 0,010 | |
8/x + 2x | 0,010 | |
7x2 + 4x + 1 | 0,015 | |
2x2 – 3x – 5 | 0,010 | |
3x2 + 8x - 12 | 0,015 | |
5x2 + 8x – 4 | 0,010 | |
7x2 + 10x + 1 | 0,010 |
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мочалов С.П. Методы оптимизации металлургических процессов: Учебное пособие / КузПИ. –Кемерово, 1989.- 81с.
2. А.В. Аттеков, С.В. Галкин, В.С. Зарубин. Методы оптимизации: Учеб. для вузов / Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 440с. (Сер. Математика в техническом университете; Вып.XIV).
3. Поляк Б. Т. Введение в оптимизацию. -М.: Наука, 1983.
4. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1975.
5. Банди. Методы оптимизации. -М.: Радио и связь, 1988.
6. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Ecxel 7.0. –СПб.: BHV – Санкт-Петербург, 1997.- 384с., ил.