Page 265 - 6197

оптимізації (без обмежень), так і на задачі умовної (з
обмеженнями) оптимізації.
Задачі геометричного програмування, які розглянуті у п.
3.5, відносяться до більш широкого класу задач – умовної
оптимізації з тієї причини, що існують обмеження на змінні
x .
k
У тому випадку, коли у задачах геометричного
програмування відсутні обмеження на змінні, то для їх
розв’язування використовують методи, які поділяють на
безградієнтні і градієнтні.
Особливістю безградієнтних методів є те, що для їх
R
реалізації не потрібно знати похідні цільової функції   x .
Ця перевага особливо відчутна у задачах з досить великим
числом змінних, коли одержати похідні у вигляді аналітичних
функцій досить складно. Крім того, методи цієї групи
рекомендують застосовувати тоді, коли функції в деяких
точках не мають похідних або мають розриви. Недолік цих
методів – більш уповільнена швидкість збіжності порівняно із
методами, які оперують з першими та другими похідними
R
функції   x .
У градієнтних методах для визначення напрямку руху до
оптимальної точки використовується інформація про градієнт
R
функції   x .
У системі MatLab є дві вбудовані функції fminsearch і
fminunc для розв’язування задач безумовної мінімізації.

265