Метод штрафных функций. Материал из Machine. Learning. Метод штрафных функций. Изложение метода. Основная задача метода штрафных функций состоит в преобразовании задачи минимизации функции. Функция является штрафной. Необходимо, чтобы при нарушении ограничений она штрафовала функцию Z, т. Функция, удовлетворяющая этому условию, может быть не единственной. Но если х принимает значения, которые хотя и являются допустимыми, но близки к границе области ограничений, и по крайней мере одна из функций близка к нулю, тогда значения функции, и следовательно значения функции Z станут очень велики. Таким образом, влияние функции состоит в создании гребня с крутыми краями вдоль каждой границы области ограничений. Следовательно, если поиск начнется из допустимой точки и осуществляется поиск минимума функции без ограничений, то минимум, конечно, будет достигаться внутри допустимой области для задачи с ограничениями. Полагая r достаточно малой величиной, для того чтобы влияние было малым в точке минимума, мы можем сделать точку минимума функции без ограничений совпадающей с точкой минимума задачи с ограничениями. Положить k1 и перейти к основному этапу. При исходной точке решить следующую задачу безусловной оптимизации. Решение является искомым. Изменить и перейти к первому шагу k1 й итерации. Метод барьерных функций, наоборот, относится к группе методов внешней точки, он начинает поиск с недопустимой точки и генерирует последовательность недопустимых решений, которая приближается к оптимальному решению извне допустимой области. Обозначим. Положить k1 и перейти к основному этапу. При начальной точке и параметре штрафа решить следующую задачу. Заменить k на k1 и перейти к первому шагу. Программа Метод Штрафных Функций' title='Программа Метод Штрафных Функций' />Метод множителей. По разработанным алгоритмам составить программы поиска минимума функции. Прежде всего поиск может начинаться с допустимой точки х, для которой ,. Для некоторых задач находить такую точку довольно сложно. Кроме того, вследствие использования в алгоритме оптимизации дискретных шагов около границы возможен шаг, который выводит за границы допустимой области. Он приводит к уменьшению значений функции, т. Далмаксин Свечи Инструкция По Применению. Таким образом, нужна явная проверка допустимости каждой последующей точки, для чего на каждой итерации необходимо вычислять значения функции. Если в функции значение, выбирают слишком малым, то уже на начальной стадии процесса приходят к минимуму функции, который вряд ли окажется вблизи действительного условного минимума в точке. С другой стороны, если значение, выбирается слишком большим, то на первых итерациях вычислительного процесса текущая точка неизбежно окажется слишком далеко за пределами допустимой области, и поиск из за необходимости возврата в пределы допустимой области окажется весьма затяжным. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы. Примеры реализации методов двойственности и штрафных функций. Здравствуйте,нужна очень программа на С метода штрафных функции с использование метода Фибоначчи и градиентного метода. Метод штрафных функций. Метод внешних штрафов. Метод внутренних.