Page 152 - 5637
P. 152

сучасній  науково-технічній  літературі. З  найбільш  ефективними  програмами  читач

        може познайомитися по оглядах, вміщених в [1, 58].



              7.8. Методи штрафних та бар'єрних функцій

              Широко розповсюдженими в інженерних додатках методами умовної оптимізації

        є методи штрафних  та бар'єрних функцій, які засновані на зведенні загальної задачі

        (7.1) – (7.3) (обмеження (7.3) задані у вигляді   ( ) ≤ 0) до однієї або послідовності

        задач безумовної оптимізації.

              B методі штрафних функцій це реалізується додатком до функції критерію  ( )

        функції  ( ), яка визначає штраф за вихід з області допустимих значень аргументу і

        не повинна штрафувати допустимі точки. Таким чином, наявність штрафного функції

         ( )  стимулює  обов'язковий  вхід  траєкторії  пошуку  в  область  допустимості  і

        подальший пошук в цій галузі. Цей метод (званий також методом зовнішніх штрафних

        функцій) запропоновано Р. курантів у 1943 р., а потім розвинутий багатьма авторами –

        (див. [63, 67, 68]).

              Для обмежень (6.2), (6.3) зазвичай використовують штрафні функції виду



                                       ( ) =    [ℎ ( )] +    [  ( )],






        де  ,   – безперервні скалярні функції, що задовольняють співвідношенням

                                   ( ) = 0, якщо   = 0;   ( ) > 0, якщо   ≠ 0;

                                 ( ) = 0, якщо   ≤ 0;      ( ) > 0, якщо   > 0.

              Найбільш часто на практиці використовують функції такого вигляду:

                            ( ) = [max{0,  }] ,            ( ) = [max{0,  } + 1]           − 1;



                                                     ( ) = ⃓ ⃓ ,
        де   ,   ,    – позитивні константи.



              Введення  штрафних  функцій    (х)  дозволяє  сформувати  допоміжну  критичну

        функцію   ( ) =  ( ) +   ( ),  де β – параметр штрафу (позитивного константа).


              При  відповідному  виборі  β  рішення  задачі  мінімізації  функції     ( )  буде

        наближатися до вирішення задачі (7.1) – (7.3). Можна строго довести [63], тo якщо A

        ( ) – безперервна функція на   , то
   147   148   149   150   151   152   153   154   155   156   157