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数值解单变量最优化p

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    • 1、4.5.2 无约束最优化问题的数值解法 4.5.2.1 单变量最优化问题的数值解法(一维搜索),一、消去法的基本概念 1 消去法的基本思想 利用单峰函数在可行域内只有一个极值点的特点,设法逐步缩小搜索最优点的区间,直至找到最优点,并达到允许的精度为止。消去法分为:,同时消去法:同时计算一批点的函数值,然后比较各函数值的大小,再消去一部分区间,直至达到精度要求。 序贯消去法:从第二个点起,每计算一个点的函数值,就与前一个点的函数值进行比较,消去部分区间后再安排下一个计算点,如此序贯进行,直至达到精度要求。,2 序贯法缩小搜索区间 设:一元函数y(x)在区间a0,b0内为单峰函数,若首先在a0,b0内任取两点x1,x2 (x1x2),并计算函数值y(x1),y(x2),这时可能的三种情况为:,(1) y(x1) y(x2) 则 x*在a0, x2之内,(2) y(x1) y(x2) 则 x*在x1, b0之内,(3)y(x1) = y(x2) 则 x*在x1, x2之内,根据上面分析,可将搜索区间缩小。在余下的区间内继续选择新点,比较新点的函数值,直至区间缩小到精度要求,找到最优点。,3

      2、不定区间,当进行n次函数值的计算与比较后,可以得出这n个函数值中的最小值,f(xm)及最小点xm以及其左右的邻点xk、xr,而真正的最小点x*必落在xr与xk之内。 将xr与xk之间的区间称为不定区间ln,且ln=xrxk,不定区间的影响因素: 与计算次数n有关;l0=b0a0一定时,n ln 与计算点的分布方式有关,即与xi的确定方法有关 显然, ln 越小,则xm与x*越接近,用xm近似x*越可靠,即精度越高。,ln=xrxk,4 区间缩短率 n次函数值的计算与比较后,不定区间与原始区间的比值 当l0一定时,En ln 相同计算次数下,En越小的方案越好,二 对无约束函数的搜索求单峰所在区间的进退算法,消去法的应用基础是目标函数f(x)在a0,b0内为单峰函数。 问题: (1)怎样确定f(x)为单峰函数 (2)怎样确定f(x)的单峰所在区间a0,b0 一般采用进退算法解决这两个问题。,1、进退算法的基本思想,由单峰函数的性质可知,对于存在极小值的单峰函数,在极小点左边,函数值严格下降,而在极小点右边,函数值应严格上升。,据此,可以从某个给定的初始点出发,沿着函数值下降的方向逐步前进(或后退)直至发现函数值开始上升为止。由两边高中间低的三点函数值,就可以确定极小值所在的初始区间a0,b0,2、进退算法,(1) 选定初始点a0与步长h (2) 计算并比较y(a0)和y(a0+h),根据比较结果有前进和后退两种可能: 前进计算: 后退运算:,前进计算:若y(a0)y(a0+h),则步长加倍,计算y(a0+3h)。 若y(a0+h)y(a0+3h),则令a0=a0,b0=a0+3h,若y(a0+h) y(a0+3h) ,令a0=a0+h,h=2h,重复上述前进运算。,后退运算:若y(a0)y(a0+h),则后退计算y(a0-h); 若y(a0-h)y(a0),则令a0=a0-h,b0=a0+h,停止运算。 否则继续后退。,例:,求函数 的极小所在区间 初始点a0=1,步长h=1 解: h =a0=1,所以应后退,应继续后退,后退时步长加倍,所以计算,后退,计算,找到了函数值大( )、小( )、大( )的三点,即a0=a0-3h=-2,b0=a0=1 用进退算法找到了初始搜索区间a0,b0为-2,1,

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