Некоторые свойства алгоритм золотого сечения.
Утверждение 1. Точки расположены симметрично относительно концов текущего интервала неопределенности.
Действительно, из (3) следует, что точка отстоит от точки на величину ; точка отстоит от точки на ту же величину
Утверждение 2. Для любого 1 алгоритм золотого сечения обладает следующим свойством: одна из точек , совпадает с одной из точек , .
Доказательство. Пусть на -й итерации . В соответствии с алгоритмом золотого сечения причем, очевидно, ТИНr+1 . Для того, чтобы доказать справедливость утверждения достаточно показать, что верно отношение
(4) |
Из соотношений (3) следует, что
.
Аналогично имеем
Разделив первый из этих результатов на второй, получим
(5) |
Из уравнения (2) следует, что 1- = . Отсюда и из (5) следует справедливость (4).
Аналогично проводится доказательство для случая
Указанное свойство алгоритма золотого сечения позволяет на каждой итерации (кроме первой) производить испытания только в одной точке.
Из схемы алгоритма золотого сечения имеем.
Утверждение 3. В результате одной итерации алгоритма золотого сечения длина текущего интервала неопределенности сокращается в раз
Поэтому количество итераций , необходимых для нахождения минимума функции с точностью , находится из условия
Метод Фибоначчи
Рассмотрим следующую задачу условной оптимизации: найти минимум одномерной унимодальной функции ( ), определенной в замкнутой области допустимых значений =[ , ],
Числа Фибоначчи и их некоторые свойства.
Числа Фибоначчи задаются следующим рекуррентным уравнением:
(1) |
Числа Фибоначчи ,..., приведены в нижеследующей табл. 1.
Таблица 1
... | |||||||||||
... |
Общее выражение для -го числа Фибоначчи можно получить из решения уравнения (1):
При больших значениях членом (- )N+1 можно пренебречь. При этом
(2) |
Отсюда следует, что . Т.е. отношение двух соседних чисел Фибоначчи примерно постоянно и равно .
Алгоритм Фибоначчи.
Алгоритм Фибоначчи относится к классу поисковых методов оптимизации и включает в себя два этапа.
Первый этап состоит из ( -1)-й итерации для =1,2,… -1. Рассмотрим схему -й итерации, когда ТИНr=[ , ]:
1. Вычисляем величины
2. Вычисляем значения функции ( ).
3. Если , то выполняем присваивания , , . Иначе - выполняем присваивания , ,
Алгоритм Фибоначчи обладает тем свойством, что после выполнения ( -1)-й итерации имеет место следующая ситуация: . Т.е. в результате ( -1)-й итерации сужение текущего интервала неопределенности не происходит:
Второй этап призван решить, по какую сторону от точки лежит точка минимума функции ( ).
Второй этап выполняется по следующей схеме:
1. Находим точку = + , где |ТИНN-1| - свободный параметр алгоритма.
2. Вычисляем значение функции .
3. Если , то выполняем присваивания . Иначе - выполняем присваивания
В качестве приближенного значения точки минимума с равными основаниями может быть принята любая точка ТИНN.