Нахождения минимума функции n переменных. Метод Гольдфарба
Задачи оптимизации в математике и информатике. Классификация методов оптимизации. Методы с переменной метрикой. Значение функции на заданном интервале. Локальный минимум функции. Методы минимизации функции. Классификация методов многомерной оптимизации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Основы алгоритмизации и программирования |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Евгений |
| Дата добавления | 19.06.2012 |
| Размер файла | 1,5 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Задача оптимизации с точки зрения математики как задача нахождения экстремума вещественной функции в некоторой области. Классификация и типы методов оптимизации, условия их практического использования. Создание программы, ее листинг, описание алгоритмов.
курсовая работа [181,7 K], добавлен 22.06.2012Сравнение методов многомерной оптимизации Хука-Дживса и Розенброка по числу вычислений и по числу вызова оптимизируемой функции в процессе оптимизации. Особенности применения алгоритмов ускоряющего шага, в которых используется поиск по направлению.
лабораторная работа [2,8 M], добавлен 14.07.2012Определение минимума функции на заданном отрезке методами перебора, поразрядного поиска, дихотомии, золотого сечения и методом парабол. Нахождение и расчет нулей функции методом Ньютона. Построение графика данной функции, ее минимальное значение.
реферат [55,6 K], добавлен 09.04.2013Математические основы оптимизации. Постановка задачи оптимизации. Методы оптимизации. Решение задачи классическим симплекс методом. Графический метод. Решение задач с помощью Excel. Коэффициенты целевой функции. Линейное программирование, метод, задачи.
реферат [157,5 K], добавлен 21.08.2008Программирование численных методов одномерной оптимизации. Решение одномерных задач оптимизации методами последовательного поиска. Градиентные методы и их применение для оптимизации на ЭВМ математических моделей объектов. Методы нулевого порядка.
контрольная работа [257,9 K], добавлен 15.01.2009Метод установления границ начального отрезка локализации минимума. Метод золотого сечения. Оценивание точки минимума внутри найденного отрезка локализации. Программная реализация метода Свенна на языке C++. Текст программы нахождения точки минимума.
контрольная работа [47,3 K], добавлен 27.01.2011Постановка задачи и ее формализация. Поиск значений интерполяционного многочлена в точках x1 и x2. Поиск минимума функции F(x) на отрезке [a;b]. Проверка условий сходимости методов. Тестирование программных модулей. Детализированная схема алгоритма.
курсовая работа [893,0 K], добавлен 04.02.2011Описание и функциональное назначение программы по оптимизации функции, ее логическая структура и используемые технические средства. Практическое применение программы, вызов и загрузка, входные и выходные данные, выполнение контрольного примера и листинг.
курсовая работа [337,4 K], добавлен 26.02.2012Математическое описание и аналитическое исследование методов оптимизации: Нелдера-Мида и градиентный с дроблением шага. Зависимость числа итераций от заданной точности. Решение задачи минимизации для каждого из методов и ее графическая интерпретация.
курсовая работа [472,8 K], добавлен 22.11.2009Характеристика методов нечеткого моделирования и изучение системы кластеризации в пакетах прикладных программ. Разработка и реализация алгоритма для оптимизации базы правил нечеткого классификатора с помощью генетического алгоритма аппроксимации функции.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 21.06.2014
