Похожие презентации:
Методы минимизации функции многих переменных. Лекция 10
1. Методы минимизации функции многих переменных
2. Классификация методов
3. Покоординатные методы
4. Метод Гаусса-Зейделя
5. Метод Розенброка
6. Метод Пауэлла
7. Симплексный метод Нельдера-Мида
8. Симплексный метод Нельдера-Мида
9. Симплексный метод Нельдера-Мида
10. Градиентные методы
• Идея: выбор«наилучшего»
направления спуска
• Градиент –
направление
наискорейшего
возрастания ЦФ
• Антиградиент –
«наилучшее»
направление к точке
минимума
• Градиентные
методы
• 1. Метод
наискорейшего
спуска
• 2. Метод
сопряженных
градиентов
• 3. Семейство
методов с
переменной
метрикой
• 4. Метод оврагов
11. Метод наискорейшего спуска
12. Метод наискорейшего спуска
13. Метод наискорейшего спуска
14. Геометрическая иллюстрация метода наискорейшего спуска
• Для функций с «овражным» рельефом – спуск к осиоврага функции (как в методе Гаусса-Зейделя)
• Улучшение движения по антиградиенту – коррекция
направления с учетом предыдущих направлений