Processing math: 100%

Методы оптимизации: примеры и задачи

Методы оптимизации для чайников

Задачи оптимизации заключаются в отыскании наибольшего (или наименьшего) значения некоторой целеваой функции, при этом методы исследования и решения задач существенно зависит от вида самой функции, а также от ограничений, которые накладываются дополнительно.

На этой странице мы рассмотрим не весь спектр задач оптимизации, а только поиск экстремумов (а также наименьших/наибольших) значений для дифференцируемых функций нескольких переменных на всем пространстве или в некоторйо области, задаваемой ограничениями (линейными и нет).

Другие задачи оптимизации вы можете найти в соответствующих разделах: нелинейное программирование, Многокритериальная оптимизация, Динамическое программирование, Вариационное исчисление и т.д.


Спасибо за ваши закладки и рекомендации

Методы оптимизации: задачи с решениями

Задача 1. Для заданной функции без ограничений найти стационарные точки, проверить их на экстремальность, а также найти все локальные и глобальные минимумы и максимумы

f(x1,x2)=x31+x323x1x2extr.
Решение задачи без ограничений

Задача 2. Найти условные экстремумы функции

z=xy2,x+2y=1
Нахождение условного экстремума

Задача 3. Найти наибольшее и наименьшее значение функции в области

z=xy,x2+y21.
Нахождение наибольшего и наименьшего значения

Задача 4. Методом множителей Лагранжа найти и определить тип экстремума функции u при заданных ограничениях

u=xy+yz+xz,x+y+2z+2=0
Решение задачи методом множителей Лагранжа

Задача 5. Решить задачу выпуклого программирования, используя теорему Куна-Таккера:

2xx2+ymax,x2+y216,3x+2y1,x,y0.
Решение задачи выпуклого программирования

Задача 6. Исследовать функцию двух переменных на экстремум, анализируя необходимые и достаточные условия

f(x)=x21+2x22+x3;g1(x)=x1+4x2x32=0,g2(x)=2x14x2+5=0
Исследование на условный экстремум

Задача 7. Найти минимум функции двух переменных методом градиентного спуска с постоянным шагом, проверив применимость метода к заданной функции. Для решения составить компьютерную программу на любом языке программирования.

f(x)=x21+x22+1+12x112x2,x0=(1,2).
Поиск минимума методом градиентного спуска

Консультации и помощь

Нужно выполнить контрольную работу или задания из практикума по оптимизации и смежным предметам? Нет проблем - примем заказ от очников и заочников любых ВУЗов! Стоимость консультации по решению - от 150 рублей, подробное оформление согласно требованиям методички в Word.



Решение задач оптимизации на заказ для студентов

Может быть интересно: