Page 141 - 5637

Усім змінним (крім ) атрибути присвоюються за замовчуванням.

Звернення: ( , , , , , , , ); Основні етапи

роботи:

1) обчислення ;

2) обчислення 1 –вектора початкових збільшень вихідної точки пошуку;

3) проведення пошуку за зразком;

4) перевірка основної умови закінчення пошуку мінімуму процедурою :

чи перевищує поточний крок змінних заданий рівень ?

5) проведення досліджує пошуку.

Приклад. Задача пошуку мінімуму функції ( , , ) = ( − 0,01) +

+( − 1) + ( − 100) .

Вихідні дані: = 3, = 0,1, = 0,001, = 0,2, = (0,05, 5, 500),
= 100.
Точне значення мінімуму: = (0,01, 1, 100) отримано на ЕОМ ЄС-1050 за

4,2 с.

6.5. Метод ковзаючого допуску

Метод ковзаючого допуску призначений для вирішення загальної задачі

нелінійного програмування завдання мінімізації нелінійного критерію (цільової

функції) ( ) на області допустимих значень мінімізації значень аргументу.

Остання задається системою границь (7.2), (7.3), в якій функції ℎ ( ), ( )

( = 1, … , ; = + 1, … , ) можуть бути як лінійними, так і нелінійними. Метод

ковзаючого допуску дозволяє поліпшити значення цільової функції за рахунок

інформації, отриманої як в допустимих точках , так і при перегляді точок, що
лежать поза області допустимості, але близьких в певному сенсі до допустимим.

Безліч майже допустимих рішень у ході вирішення поступово звужується і

стягується до області строго допустимих рішень, що задовольняють співвідношенням

(7.2), (7.3).

Метод ковзаючого допуску заснований на заміні системи обмежень (7.2), (7.3)

єдиним обмеженням:

( ) − ( ) ≥ 0. (7.6)