9899

Классификация задач оптимизации

Реферат

Математика и математический анализ

Классификация задач оптимизации оптимизируемая функция (целевая функция, целевой функционал, критерий качества и т.п.), численно выражает степень достижения целей функционирования оптимизиру...

Русский

2013-03-18

70 KB

149 чел.

Классификация задач оптимизации

 

  F(X)  

F = {f1, f2, . . . , fk} - оптимизируемая функция (целевая функция, целевой функционал, критерий качества и т.п.), численно выражает степень достижения целей функционирования оптимизируемого объекта

X = (x1, x2, ..., xn)T - вектор независимых переменных, его компоненты - неизвестные задачи оптимизации (переменные оптимизации) - являются управляемыми входами объекта оптимизации  

D - множество допустимых значений неизвестных, определяемое налагаемыми на неизвестные ограничениями (допустимая область, допустимое множество)

S - пространство оптимизации

  min F(X) = - max(-F(X))

F = {f1, f2, ..., fk}

k = 1 - задача однокритериальной или скалярной оптимизации,  

k > 1 - задача многокритериальной или векторной оптимизации

 

F(X)  

X = (x1, x2, ..., xn)T 

n = 1 - задача одномерной (иногда - линейной) оптимизации,

n > 1 - задача многомерной оптимизации или задача оптимизации со многими переменными.

Допустимая область

D = S  - задача безусловной оптимизации или задача оптимизации без ограничений (какие-либо ограничения на неизвестные отсутствуют)

D S - задача условной оптимизации или задача с ограничениями (т.е. в задаче не все значения переменных допустимы)

Пространство оптимизации

S = Rn - задача оптимизации с непрерывными переменными

S = Zn - задача целочисленной оптимизации

S = Bn - задача булевой оптимизация (частный случай задачи целочисленной оптимизации, при которой переменные могут принимать только два значения - ноль и единица). Если при этом f(X) принимает значения из Rn, то - задача псевдобулевой оптимизации

Если значение целевой функции зависит от некоторых комбинаций объектов из конечного набора, их размещения или способа упорядочения, то такие задачи называются задачами комбинаторной оптимизации 

Задачи целочисленной и комбинаторной оптимизации объединяются понятием задач дискретной оптимизации 

В задачах смешанной оптимизации могут одновременно присутствовать переменные нескольких или даже всех типов (наиболее известный частный случай - задачи смешанного целочисленного программирования с целочисленными и непрерывными переменными)

Свойства функций, входящих в постановку задачи оптимизации

Целевая функция имеет более одного локального экстремума - задача глобальной или многоэкстремальной оптимизации (если требуется найти все локальные экстремумы или наилучший из них)

В задачах локальной оптимизации требуется найти один локальный экстремум (единственный для одноэкстремальной целевой функции или любой для многоэкстремальной)

Целевая функция и/или функции, описывающие ограничения, заданы не аналитически (в виде компьютерных программ, имитационных моделей, человеко-машинных процедур или как выход реальной системы) - задачи оптимизации с неявными функциями (поисковые задачи оптимизации)

Все функции, входящие в постановку задачи, записываются в явном аналитическом виде - задача математического программирования

Общая формулировка задачи математического программирования:

 f(X)   ,

при ограничениях                

 hi(X) = 0, i = 1, . . . , m,

 gi(X) 0, i = m+1, . . . , p.

Все функции, входящие в постановку, являются непрерывно дифференцируемыми - задача дифференцируемой оптимизации, иначе – задача недифференцируемой оптимизации

 

Целевая функция выпукла, функции-ограниче-ния образуют выпуклую допустимую область - задача выпуклой оптимизации 

Целевая функция сепарабельна, ограничения линейны - задача сепарабельного программирования 

Целевая функция квадратичная, ограничения – линейны - задача квадратичного программирования 

Все функции общего вида - общая задача нелинейного программирования

Целевая функция и функции-ограничения являются линейными относительно независимых переменных - задача линейного программирования 

Более узкие постановки задачи линейного программирования - транспортная задача, задача о назначениях, задача целочисленного линейного программирования и т.п.


Примеры задач ЛП

Задача использования сырья. Для использования двух видов продукции Р1 и Р2 используют три вида сырья S1, S2 и S3. Запасы сырья в количество единиц сырья, затрачиваемых на изготовление единицы продукции, и прибыль от единицы продукции приведены в таблице. Необходимо составить план выпуска продукции, максимизирующий прибыль.

Вид сырья

Запасы

Затраты сырья

Р1

Р2

S1

20

2

5

S2

40

8

5

S3

30

5

6

Прибыль от единицы

продукции

50

40

x1  0, x2  0,

z = 50x1 + 40x2   max.


Задача составления рациона ("оптимальной смеси"). При откорме каждое животное ежедневно должно получать не менее 9 единиц питательного вещества S1, не менее 8 единиц вещества S2 и не менее 12 единиц вещества S3. для составления рациона используют два вида корма. Содержание количества единиц питательных веществ в 1 кг корма приведены в таблице. Необходимо составить дневной рацион нужной питательности, причем затраты на него должны быть минимальными.

Вещества

Кол-во ед. питат. вещ-в в 1 кг

корм 1                  

корм 2

S1

     3

     1

S2

     1

     2

S3

     1

     6

Стоимость 1 кг корма

     4

     6

Z=4x1+6x2 min

x1  0, x22 0.


Общий вид задачи ЛП:

 Z = c1x1 + c2x2 + . . . + cnxn   min (max)

при условиях:

 x1  0, x2  0, . . . , xn  0,

a11x1 + a12x2 + . . . + a1nxn   (=, ) b1,

a21x1 + a22x2 + . . . + a2nxn   (=, ) b2,

.    .    .    .   .    .    .   .    .    .    .   .

am1x1 + am2x2 + . . . + amnxn   (=, ) bm.

Значения bi, cj, aij - известны (выявлены на стадии анализа реальной ситуации)

В матричных обозначениях

.

Задача ЛП записывается в виде:

 z = CTX  min (max),

при условиях:

 X 0,  

 AX   (=, ) B.

Параметрические задачи оптимизации (параметрическое программирование) - функции и коэффициенты, входящие в постановку задачи зависят от некоторого параметра или параметров

Вся исходная информация задачи оптимизации определена однозначно – детерминированные задачи оптимизации

Все или некоторые параметры модели носят вероятностный характер - принятие решения в условиях риска (стохастические задачи, стохастическое программирование, стохастическая аппроксимация)

Неопределенность данных имеет не вероятностный характер - оптимизация в условиях неопределенности (нечеткое математическое программирование или нечеткая оптимизация)

 

Конечномерные (матпрограммирование) и бесконечномерные (вариационное исчисление)

      На плоскости xOy даны две точки А1(x1, y1) и А2(x2, y2). Найти кривую кратчайшей длины, соединяющую эти точки.

 

y(x1) = y1, y(x2) = y2.


Статические и динамические (оптимальное управление)

Задача оптимального управления:

дана система, поведение которой описывается дифференциальным уравнением

,

где x- вектор фазовых координат, u- вектор управления, t- время.

На вектора x и u наложены ограничения: x X, uU.

Система рассматривается на интервале t[0, T].

Требуется определить вектор-функции u(t), x(t) доставляющие минимум функционалу J=J(x, u) при переводе из начального состояния (x(0), 0) в конечное состояние (x(T), T).

F – дифференцируемая функция своих аргументов.


Классификация методов оптимизации

Один из способов классификации методов оптимизации состоит в соотнесении их оптимизационным задачам, для решения которых они предназначены

По типу информации о производных, требуемой для организации процесса оптимизации, методы подразделяются на методы

- методы нулевого порядка, требующие только вычислений значений функции в точках пространства оптимизации и не требующие аналитического вида производных;

- методы первого порядка (градиентные), требующие кроме значений функции в точке еще и аналитическое задание производных первого порядка для вычисления градиента;

- методы второго порядка (ньютоновские), для работы которых требуются еще и производные второго порядка

Другая классификация:

- методы прямого поиска,

- методы линейной аппроксимации,

- методы квадратичной аппроксимации,

 

По степени математической обоснованности методы делят на эвристические и рациональные.

Методы оптимизации подразделяют на детерминированные и стохастические. Стохастические алгоритмы используют элементы случайности при выборе направления или длины шага в процессе оптимизации.

Оптимизирует не компьютер и даже не алгоритм, введенный в этот компьютер. Оптимизирует всегда человек. Он и несет ответственность за результат.

10

PAGE  8


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

36670. ТЕОРИЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ Линейные системы управления 5.19 MB
  В учебном пособии излагаются методы анализа и синтеза линейных линеаризованных систем автоматического управления САУ базирующиеся на применении принципа обратной связи по выходной управляемой координате или по вектору координат состояния объекта управления. Продемонстрированы современные методы математического описания линейных объектов и систем во временной и частотной области показана взаимосвязь различных методов описания приведены наиболее распространенные в инженерной практике методы анализа и синтеза непрерывных и дискретных...
36671. СПЕЦИАЛЬНАЯ СЕМЕЙНАЯ ПЕДАГОГИКА 2.13 MB
  Типы семейного воспитания и их влияние на формирование личности ребенка. Проблема воспитания в семье ребенка с нарушением зрения182 6. Создание в семье оптимальных условий для полноценного развития ребенка с нарушениями речи. Семейное воспитание ребенка с ДЦП в раннем возрасте .
36672. Лекции и исследования по древней истории русского права 7.31 MB
  Но под источником права можно разуметь и продукт этой силы в данном случае самый закон; это на том основании что судья берет норму для решения известного случая прямо из закона который является для него источником права отдельных лиц. Начичность обычая проявлятся в том что известные юридические действия совершаются постоянно по единообразной норме. Чтобы доказать что в данное время действует известный обычай нужно привести ряд единообразных действий определяемых одним какимлибо юридическим началом. Если нет повода думать что...
36673. Информационная безопасность и конфиденциальность информации 36.23 KB
  Причины утери информации может быть выделено четыре: эксплуатационные поломки носителей информации, стихийные и техногенные бедствия, вредоносные программы, человеческий фактор.
36674. Коррекционная педагогика. Взаимодействие специа 1.72 MB
  Кушнер Особенности обучения грамоте детей с речевыми нарушениями на примере дизартрии. Поваляева Раннее обучение чтению детей имеющих речевые нарушения. Красикова Профилактика нарушений письменной речи у детей старшего дошкольного возраста. Буденная Логоритмические занятия в старших группах для детей с дизартрией.
36675. МЕНЕДЖМЕНТ ПЕРСОНАЛУ 791 KB
  В умовах становлення ринкової економіки в нашій державі особливого значення набуває питання практичного застосування сучасних форм управління персоналом які дозволяють підвищити соціальноекономічну ефективність будьякого підприємства. Управління персоналом завжди належало до однієї з найскладніших видів людської діяльності яка вимагає спеціальних знань і без яких неможливе управління. В свою чергу ця здатність в більшості залежить від компетенції керівників всіх рівнів і спеціалістів по управлінню персоналом:...
36676. Психология и педагогика. Учебно-методическое пособие 640.5 KB
  В результате изучения дисциплины студенты должны знать базовые психологические категории психологические факты и закономерности; уметь выявлять закономерные связи и раскрывать конкретные механизмы поведения и деятельности человека; иметь представление об установлении механизмов психической деятельности посредством которых закономерность может проявиться. Еще древний мудрец сказал что нет для человека интереснее объекта изучения чем другой человек и он не ошибся. Предметом психологии являются механизм закономерности психики как...
36677. Моделювання електронних систем методичний посібник 2.66 MB
  Дані методичні вказівки призначені для практичних, самостійних робіт, виконання контрольних робіт, підготовки до модульного контролю студентів денного та заочного відділення професійного рівня навчання «Магістр» зі спеціальності «Електронні системи» денної та заочної форм навчання.
36678. МАРКСИЗМ ТА НЕОМАРКСИЗМ 46.5 KB
  Виникнення та сутність марксизму. Виникнення та сутність марксизму Класична німецька філософія завершує класичний етап розвитку філософії. Філософія марксизму відрізняється від учень його послідовників: І. Віддаючи належне теорії марксизму яка націлила класову боротьбу пролетаріату на завоювання політичної влади і організацію соціалістичного...