Машиностроение и механика

  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Моделирование процессов и объектов в металлургии: математические методы оптимизации - Аналитические методы решения оптимизационных задач

Article Index
Моделирование процессов и объектов в металлургии: математические методы оптимизации
Методы построения обобщённых критериев оптимальности
Классификация оптимизационных задач
Аналитические методы решения оптимизационных задач
Поисковые (численные) методы решения однофакторных оптимизационных задач
Поисковые методы решения многофакторных оптимизационных задач
Метод координатного спуска
Градиентные методы
Симплексные методы
Экспериментальные методы оптимизации
Методы линейного программирования
Решение задач линейного программирования
All Pages

 

Аналитические методы решения оптимизационных задач

Для реализации аналитических методов целевая функция должна быть задана аналитически. Аналитические методы могут использоваться для решения однофакторных и многофакторных задач.

1. Однофакторные задачи. Пусть целевая функция зависит от единственного аргумента. Для поиска ее экстремума (скажем, минимума) используем известные приемы математического анализа. Достаточно взять производную функции и приравнять ее к нулю, а затем решить полученное уравнение. Для определения типа экстремума (минимум, максимум или точка перегиба) потребуется также взять вторую производную. Знак второй производной указывает на тип экстремума: положительное значение говорит о том, что найден минимум, отрицательное – максимум функции.

y = f (x) → min

y = 2x2 + 4x – 8 → min

y'=0                               4x + 4 = 0

x = -1

y''Є(- ∞; +∞ )                y'' = 0 – точка перегиба

y'' < 0 – максимум функции

y'' > 0 – минимум функции.

Аналитический метод для однофакторных задач предъявляет высокие требования к целевой функции: она должна быть задана аналитически и иметь 1-ю и 2-ю производные. В этом случае поиск решения  может быть осуществлен методами математического анализа.

2. Многофакторные задачи.

В многофакторных задачах целевая функция зависит от двух и более аргументов.

F(x1, x2, …, xn) – функция нескольких переменных (≥2). Пусть, например, аналитическое выражение целевой функции имеет следующий вид:

у = 2х12 + 3х22 + 4х1 + 5х2 – 16.

clip_image008

clip_image009clip_image0111 + 4 = 0

clip_image0132 + 5 = 0.

 

Для решения воспользуемся методами математического анализа применительно к функции нескольких переменных. Возьмем частные производные по каждому аргументу и приравняем их к нулю. Получим систему уравнений, решая которую определим условия экстремума целевой функции.  В нашем примере получаем систему линейных уравнений, решая которую находим условия экстремума целевой функции: х1=-1; х2=-5/6.

Аналитические методы для решения многофакторных задач так же используются крайне редко, т.к.:

-функция должна быть задана аналитически (иметь 1-ю и 2-ю производные);

-в ходе решения задачи можно прийти к системе нелинейных уравнений, которую все равно придется решать численными, приближёнными методами.