9892

Классические методы безусловной оптимизации

Реферат

Математика и математический анализ

Классические методы безусловной оптимизации Классический подход к задаче определения локальных и глобальных минимумов состоит в использовании методов математического анализа для поиска уравнений, которым должны удовлетворять эти точки, и для решения...

Русский

2013-03-18

101 KB

10 чел.

Классические методы безусловной оптимизации

Классический подход к задаче определения локальных и глобальных минимумов состоит в использовании методов математического анализа для поиска уравнений, которым должны удовлетворять эти точки, и для решения этих уравнений.

Определение 1.1. Функция f(x) одной переменной имеет локальный минимум в точке x, если существует , такая, что  для всех , то есть если существует некоторая окрестность точки , в которой значение функции в любой ее точке больше, чем .

Определение 1.2. Функция имеет глобальный минимум в точке , если  для всех x из области определения f(x).

     

0

      

   

Из рисунка 1 видно, что в точках и касательная к графику функции будет параллельна оси OX, а это означает, что производная функции в этих точках будет равна нулю. Следовательно, и будут решениями уравнения .

Однако это же справедливо и для точки максимума , и для точки перегиба . Таким образом, найденное уравнение является необходимым условием минимума, но не является достаточным.

В точках и производная  меняет знак с отрицательного на положительный, в - с положительного на отрицательный, в точке производная знак не меняет. Следовательно, в точке минимума производная является возрастающей функцией. Степень же возрастания измеряется второй производной, то есть в нашем случае , , . Однако если , то ситуация остается неопределенной.

Надежное основание для полученных результатов дает разложение функции в ряд Тейлора в окрестности точки ( , ).

 

Если - точка минимума, то для любого достаточно малого .

Если , то отрицательное h сделает отрицательной разность , что невозможно в точке минимума. Если, то произойдет то же самое, если выбрать положительное h. Следовательно,  - это необходимое условие существования минимума в точке .

Так как всегда, то при  и  всегда выполняется , то есть   - точка минимума, а при ,  (h - любое) и - точка максимума. Следовательно, это достаточные условия.

Если же , то рассуждения, аналогичные проведенным для первой производной, можно повторить для  и так далее.

Это позволяет сформулировать следующее правило:

Теорема 1(необходимое и достаточное условие существования экстремума функций одной переменной). 

Если функция и ее производные непрерывны, то точка является точкой экстремума (максимума или минимума) тогда и только тогда, когда порядок ее первой, не обращающейся в ноль в точке производной есть четное число. При этом, если , то - точка максимума, если , то - точка минимума.

Таким образом, при классическом подходе для поиска минимума функции одной переменной необходимо решить уравнение  и установить знак  в полученных точках. Аналитическое решение такого уравнения в общем случае невозможно, поэтому используются методы приближенного решения уравнения , известные из математического анализа (методы Ньютона, бисекций, и т.д.).

Рассмотрим функцию   действительных переменных. Введем матричные обозначения для точки в n-мерном пространстве, градиента (вектора частных производных первого порядка функции f) и гессиана (матрицы частных производных второго порядка):

 - точка в n-мерном пространстве,

- градиент,

- гессиан (матрица Гессе).

- элемент -  частная производная второго порядка.

Напомним, что - симметрическая матрица.

Определение 3. Функция имеет локальный минимум в точке , если существует окрестность точки , такая, что во всех точках этой окрестности, то есть существует такая >0, что для всех  справедливо .

Определение 4. Если для всех из области определения функции f, то - точка глобального минимума.

Предполагая непрерывность и всех ее частных производных, можно обобщить классический подход на случай n2.

Запишем разложение функции в ряд Тейлора:

=  .   H = (h1, h2, . . . , hn)T.

Тогда, если - точка минимума функции , то каждая первая частная производная  должна обращаться в ноль в точке , иначе соответствующим выбором можно будет добиться того, что разность будет отрицательна.

Следовательно, необходимое условие существования минимума в точке :

  .

Тогда знак разности определяется членом , который положителен для всех , если матрица положительно определена, и отрицателен при отрицательно определенном гессиане.

Достаточное условие минимума:

- положительно определена.

Достаточное условие максимума:

- отрицательно определена.


Пример:

, тогда

положительно определена при любом Х,

поэтому точка (2, 4, 6) является точкой локального минимума, а так как это единственная стационарная точка, то она же является и точкой глобального минимума.

Таким образом, для решения задачи оптимизации классическим методом необходимо решить систему уравнений , что невозможно сделать аналитически за исключением очень узкого класса таких систем (например, система линейных уравнений невысокого порядка). Затем придется еще устанавливать определенность гессиана, что тоже является совсем нетривиальной задачей в случае больших размерностей. Все это приводит к необходимости разрабатывать итерационные процедуры решения задач оптимизации.

 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

34253. Микро эволюция 45.12 KB
  Критерии вида: морфологический позволяет различать разные виды по внешним и внутренним признакам; физикобиохимический фиксирует неодинаковость химических свойств разных видов; географический каждый вид обладает своим ареалом; экологический позволяет различить виды по комплексу абиотических и биологических условий в которых они сформировались приспособились к жизни; репродуктивный обуславливает репродуктивную изоляцию вида от других даже близкородственных. Целостность вида обусловлена...
34254. Естественный отбор 15.03 KB
  Стабилизирующий – форма отбора при котором действие направлено против особей имеющих крайние отклонения от средней нормы в пользу особей со средней выраженностью признака. отбора ввел Шмальгаузен. Движущий – форма отбора которая действует при направленном изменении окр. Дизруптивный – форма отбора при которой сохраняются особи с крайними вариантами изменчивости а особи с промежуточным проявлением признака подвергаются отрицательному отбору.
34255. Антропогенез 18.08 KB
  Место человека в системе животного мира. Биологические особенности человека: сложный мозг; вертикально ориентированный скелет; развитая НС и ВНД; подвижные пальцы; объемное цветовое зрение. Особенности человека связанные с прямо хождением: мощная мускулатура нижних конечностей; Sобразный изгиб позвоночника; широкий таз; сводчатая стопа; более мощное развитие костей нижних конечностей; грудная клетка уплощена в спиннобрюшном направлении; большой палец ноги не противопоставлен остальным.
34256. Медицинская экология. Экологически зависимые заболевания 15.69 KB
  Экологически зависимые заболевания – болезни которые при загрязнении окруж. Это заболевания органов дыхания в т.железы и многие другие заболевания развитие которых обусловлено комплексом генетических иммуногенетических инфекционных и других факторов.