Методы оптимизации

1. Методы оптимизации

Лабораторная работа

2. Golden Section Search (Метод золотого сечения)

3. Метод золотого сечения

f(x), [a,b], a<x1<x2<b

4.

Алгоритм

5.

6. Программа

7.

8.

Слайд 1

9.

Слайд 2

10.

Слайд 3

11.

Слайд 4
a,x1,x2,b

12.

Слайд 5

13.

Слайд 6

14.

Слайд 7

15.

Слайд 8

16.

Слайд 9

17.

Слайд 10

18.

Слайд 11

19.

Слайд 12

20.

Слайд 13

21.

Слайд 14
a,x1 новое,x2=x1 старое,b= x2 старое

22.

Слайд 15

23.

Слайд 16

24.

Слайд 17

25.

Слайд 18

26.

Слайд 19

27.

Слайд 20

28.

Слайд 21

29.

Слайд 22
a=x1 старое,x1= x2 старое,x2 новое, b

30.

Слайд 23

31.

Слайд 24

32.

Слайд 25

33.

Слайды 26-27
ДАЛЕЕ

34.

Слайды 28-29
ДАЛЕЕ

35.

Слайды 30-31
ДАЛЕЕ

36.

Слайды 32-33
a, x1 новое,x2= x1 старое, b= x2 старое
ДАЛЕЕ

37.

Слайд 34

38.

Слайд 35

39.

Слайд 36

40.

Слайд 37

41.

Слайд 38

42.

Слайд 39

43.

Слайд 40

44.

Слайд 41

45.

Слайд 41

46.

Слайд 42

47.

Слайд 43

48.

Результаты работы программы
xmin = 0.70513
fmin = 0.071121

49. Самостоятельная работа

1. Создать файл – функцию
function [xmin,fmin] = myGoldsec(f,a,b)
2. Создать файл-функцию
exf1.m
3. Создать script –файл файл
test_myGoldsec.m
4. Запустить и проверить результат

50.

51. Обращение к стандартной программе

[xmin,fmin] = fminbnd('exf1',a,b)
Результат
xmin = 0.7071
fmin = 0.0711