Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Введение в математическое программирование
12. Лекция 10. Многометрическая (многомерная) оптимизация. Методы многомерной оптимизации: метод Хука - Дживса, метод Нелдера - Мида, метод полного перебора, метод покоординатного спуска, метод градиентного спуска
Поставить закладку
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
3. Лекция 1. Математическое моделирование. Математическая модель в задачах оптимизации. Элементарные математические модели
4. Лекция 2. Примеры моделей, получаемых из фундаментальных законов природы
5. Лекция 3. Математическое программирование. Линейное программирование. Виды задач линейного программирования. Постановка задач линейного программирования и исследование их структуры. Решение задач линейного программирования симплекс-методом
6. Лекция 4. Метод полного исключения. Табличный симплекс - метод. Геометрическая интерпретация задач линейного программирования
7. Лекция 5. Двойственность в линейном программировании. Нахождение допустимых базисных решений. Двойственная задача линейного программирования, ее структура и свойства. Общий случай двойственности
8. Лекция 6. Двойственный симплекс - метод. Исследование моделей задач линейного программирования на чувствительность
9. Лекция 7. Нелинейное программирование. Классификация методов нелинейного программирования. Классический метод определения условного экстремума. Метод множителей Лагранжа
10. Лекция 8. Задача нелинейного программирования при ограничениях - неравенствах. Седловая точка и задача нелинейного программирования. Применение теоремы Куна - Таккера для задачи выпуклого программирования
11. Лекция 9. Однопараметрическая (одномерная) оптимизация. Методы одномерной оптимизации: метод дихотомии, метод Фибоначчи, метод "золотого сечения", метод Ньютона
12. Лекция 10. Многометрическая (многомерная) оптимизация. Методы многомерной оптимизации: метод Хука - Дживса, метод Нелдера - Мида, метод полного перебора, метод покоординатного спуска, метод градиентного спуска
13. Лекция 11. Метод наискорейшего спуска. Метод Давидона - Флетчера - Пауэлла. Проблема оврагов. Проблема многоэкстремальности
14. Лекция 12. Оптимизация при наличии ограничений. Ограничения в виде равенств. Ограничения в виде неравенств. Выпуклость и вогнутость. Комплексный метод
15. Лекция 13. Решение задач нелинейного программирования с ограничениями. Геометрическая интерпретация задач нелинейного программирования
Данный блок поддерживает скрол*