Смекни!
smekni.com
Информатика

Методы синтеза и оптимизации (стр. 2 из 3)

Рисунок 7 Решение задачи на ЭВМ и траектория поиска оптимальных значений (при Хо(-2,-4))

Вывод: Особенностью метода наискорейшего спуска является то, что поиск решения выполняется с оптимальным шагом, который рассчитывается с помощью одномерной минимизации функции. Градиенты в двух соседних точках ортогональны и поэтому траектория к оптимальному решению в виде зигзага с поворотом под прямым углом. При Хо(2,4) количество итераций – 5, а при Хо(-2,-4) количество итераций уменьшилось до 4,а значение целевой функции осталось прежним – F(x)=0,61370564.
Листинг подпрограммы метода.

unitOpt1_4;

interface

uses

Messages, SysUtils, Graphics, Forms, Dialogs;

const n=2;

type Artype =array[1..n] of real;

Funop=function(xi:Artype):real;

ProcMin=Procedure(a,b,e:real; var xm,ym:real);

type

TForm2 = class(TForm)

private

public

procedure Optimiz(k: integer);

end;

var

Form2: TForm2;

Nmax,prn,NN:integer;

e,Fopt:real;

X0,G:artype;

f1:funop;

Pmin:ProcMin;

kAntGrad:real;

function model1(x: Artype): real;

implementation

uses Main,UnitGraph;

// Подпрограммавычислениязаданнойфункции

function model(x:Artype):real;

begin

model:= exp(x[1])+sqr(x[2])-2*x[1];

end;

{main program}

procedure Grad(n: integer; e: real; x: artype; var g: Artype;

F: Funop);

Var i:integer; fp,fo:real;

begin

for i:=1 to n do

begin

x[i]:=x[i]+e;

fp:=F(x);

x[i]:=x[i]-2*e;

fo:=F(x);

x[i]:=x[i]+e;

g[i]:=(fp-fo)/2/e;

end;

end;

procedure Opgrad(n: integer; e: real; var xk: Artype; Nmax: integer;

prn: byte; var Fopt: real; var nn: integer; F: Funop);

Label 1;

Var dk:Artype;//Градиент

od{нормавектор-градиента},

lambda{шаг},s,sf:real;

i:integer;

Function FF(x:real):real;

Var i:integer;

begin

for i:=1 to n do

xk[i]:=xk[i]+abs(x)*dk[i]/od;

FF:=F(xk);

for i:=1 to n do

xk[i]:=xk[i]-abs(x)*dk[i]/od;

end;

Procedure Min(a0,b0,e:real; Var xm,ym:real);// Метод Дихотомии

Label 1,2;

Var x1,x2,y1,y2,delta,a,b:real;

k,n:integer;

begin

a:=a0; b:=b0;

delta:=e/2;

1: n:=2*k;

x1:=(a+b-delta)/2;

x2:=(a+b+delta)/2;

y1:=ff(x1); y2:=ff(x2);

if y1<=y2 then b:=x2

else a:=x1;

if (b-a)<e then

begin

xm:=(a+b)/2;

ym:=ff(xm);

end

else

begin

k:=k+1;

goto 1

end;

end;

{main prcvedure}

BEGIN

nn:=0; lambda:=0;

if prn=0 then

begin

for i:=1 to n do

form1.ListBox1.Items.Add('x'+inttostr(i)+'='+Floattostr(xk[i])+' ');

form1.ListBox1.Items.Add(#13 + 'Целевая функция = '+ Floattostr(F(xk))+#13);

end;

repeat

Grad(n,e/2,xk,dk,F);

for i:=1 to n do

dk[i]:=-dk[i]; sf:=F(xk);

if prn=1 then

begin

form1.ListBox1.Items.Add('Итерация №'+inttostr(nn)+ #13 +' Шаг = '+Floattostrf(lambda,ffGeneral,8,5) );

form1.ListBox1.Items.Add('Текущая точка ');

for i:=1 to n do

begin

form1.ListBox1.Items.Add('X'+inttostr(i)+'='+floattostrf(xk[i],ffGeneral,8,5));

formGraph.imGraph.Canvas.LineTo(round( mx* xk[1]+ Sx),round( -my* xk[2]+ Sy));

end;

form1.ListBox1.Items.Add(#13+'Текущий антиградиент');

for i:=1 to n do

form1.ListBox1.Items.Add('g'+inttostr(i)+'='+Floattostrf(dk[i],ffGeneral,8,5)+' ');

form1.ListBox1.Items.Add(' Целевая функция F = '+Floattostrf(sf,ffGeneral,8,5));

form1.ListBox1.Items.Add('-------------------------------------------');

end;

od:=0;

for i:=1 to n do

od:=od+sqr((dk[i]));

od:=sqrt(od); if od<e then goto 1;

nn:=nn+1;

if nn>Nmax then

begin

nn:=nn-1;

showmessage('Минимум не найден !!!'+ #13+' Необходимое числоитераций больше выделенного ресурса'+Inttostr(Nmax));

Fopt:=F(xk);

Exit

end;

Min(0,10,e,lambda,s);

for i:=1 to n do

xk[i]:=xk[i]+lambda*dk[i]/od;

Until(lambda<e);

1: Fopt:=F(xk);

with form1.ListBox1.Items do

begin

Add(' Оптимальные значения за '+inttostr(nn)+' итерации');

for i:=1 to n do

Add('X'+inttostr(i)+'*'+'='+floattostrf(xk[i],ffGeneral,8,5));

Add(' Целевая функция F(X*) = '+Floattostrf(fopt,ffGeneral,8,5));

end;

end;

function model1(x: Artype): real;

begin

end;

procedure TForm2.Optimiz(k: integer);

begin

try // вводначальныхусловий

with form1 do

begin

X0[1]:=strtofloat(form1.Edit12.Text);

X0[2]:=strtofloat(form1.Edit13.Text);

end

except

showMessage('Неправильно введены начальные условия');

end;

with FormGraph do //координатная плоскость

begin

{Установка максимума и минимума функции}

Xb:=-abs(X0[1])-5; Xe:=abs(X0[1])+5; Ymin:=-abs(X0[2])-5;Ymax:=abs(X0[2])+5;

GrafOrt;

end;

Nmax:=500; e:=0.00001;prn:=1;

formGraph.imGraph.Canvas.Pen.Color:=clRed;

formgraph.imGraph.Canvas.Pen.Width:=2;

formgraph. imGraph.Canvas.TextOut(round( mx* x0[1]+ Sx),

round( -my* x0[2]+ Sy),'0');

formGraph.imGraph.Canvas.MoveTo(round( mx* x0[1]+ Sx),round( -my* x0[2]+ Sy));

F1:=Model;

Grad(n,0.1,X0,g,f1);

Opgrad(n,e,X0,Nmax,prn,fopt,NN,f1);

formgraph.imGraph.Canvas.Pen.Width:=1;

end;

end.



Задание 5

МЕТОДЫ НУЛЕВОГО ПОРЯДКА РЕШЕНИЯ МНОГОМЕРНЫХ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ

Цель задания: приобрести практические навыки разработки алгоритмов и программ оптимизации многомерных функций методами ненулевого порядка, в частности методом прямого поиска.


Рисунок 8 – блок-схема подпрограммы циклического изменения координат базисной точки



Рисунок 9 – Блок-схема метода прямого поиска

Индивидуальное задание.

Найдите минимум функции

методом прямого поиска, выбрав в Хо(3, -1, 2), а потом Хо(-3, 1, -2).

Алгоритм с помощью которого проводилась оптимизация функции изображена на рисунках 8, 9 в виде блок-схем.

Решение задачи на ЭВМ.

На рисунках 10, 11 изображены результаты оптимизации на ЭВМ при различных начальных условиях

Рисунок 10 – результаты и траектория движения базиса при Хо(3, -1, 2)

Рисунок 11 – результаты при Хо(-3,1, -2)

Вывод: В ходе работы при изменении начальных условий было выявлено, что приближение начальных условий к оптимальным значениям количество итераций значительно уменьшается.
Листингподпрограммы

procedure Poisk(n:integer; zb:Artype; delta:real;

Var z1:Artype; Var w:real;

Var l:integer; F:Funop);

Var

z:Artype; i:integer; y:real;

begin

w:=f(zb);

z:=zb; z1:=zb; l:=0;

for i:=1 to n do

begin

z[i]:=zb[i]+delta; y:=f(z);

if y<w then

begin

z1[i]:=z[i]; l:=l+1; w:=y

end

else begin

z[i]:=zb[i]-delta; y:=f(z);

if y<w then

begin

z1[i]:=z[i]; l:=l+1; w:=y

end

end;

end;

w:=f(z1);

end;

procedure MyClass.OptPoisk(n,m:integer;

delta,eps:real; xo:Artype; Var xb:Artype;

Var Yopt:real; Var ip:integer; F:Funop);

Label 6,7,10;

Var x1,x2,x3:Artype;

d,wo,y1,y2,y3:real; i,l:integer;

a,b:string;

Procedure Outt(x:Artype; y:real);

Var i:integer;

begin

for i:=1 to n do

begin

str( x[i]:8:3,a); str(y:9:3,b);

form1.ListBox2.Items.Add('X'+inttostr(i)+'='+a);

with formgraph do

begin

imGraph.Canvas.Pen.Color:=clRed;

imgraph.Canvas.LineTo(round( mx* x[1]+ Sx),

round( -my* x[2]+ Sy));

imGraph1_3.Canvas.Pen.Color:=clBlue;

imgraph1_3.Canvas.LineTo(round( mx* x[1]+ Sx),

round( -my* x[3]+ Sy));

imGraph2_3.Canvas.Pen.Color:=clBlack;

imgraph2_3.Canvas.LineTo(round( mx* x[2]+ Sx),

round( -my* x[3]+ Sy));

end;

end;

str(y:9:1,b);

form1.ListBox2.Items.Add('--------------------- F='+b+'-----------');

end;

Begin

f:=model;

d:=delta;

wo:=f(xo);

ip:=0;

with formGraph do

begin

imGraph.Canvas.Pen.Width:=2;

imGraph1_3.Canvas.Pen.Width:=2;

imGraph2_3.Canvas.Pen.Width:=2;

for i:=1 to n do

begin //Перовначальнуюточку

imGraph.Canvas.TextOut(round( mx* xo[1]+ Sx),

round( -my* xo[2]+ Sy),inttostr(ip));

imGraph.Canvas.MoveTo(round( mx* xo[1]+ Sx),

round( -my* xo[2]+ Sy));

imGraph1_3.Canvas.TextOut(round( mx* xo[1]+ Sx),

round( -my* xo[3]+ Sy),inttostr(ip));

imGraph1_3.Canvas.MoveTo(round( mx* xo[1]+ Sx),

round( -my* xo[3]+ Sy));

imGraph2_3.Canvas.TextOut(round( mx* xo[2]+ Sx),

round( -my* xo[3]+ Sy),inttostr(ip));

imGraph2_3.Canvas.MoveTo(round( mx* xo[2]+ Sx),

round( -my* xo[3]+ Sy));

end;

end;

Outt(xo,wo);

xb:=xo;

10: Poisk(n,xb,d,x1,y1,l,F);

ip:=ip+1;

if l=0 then goto 6;

7: for i:=1 to n do

x2[i]:=2*x1[i]-xb[i];

y2:=f(x2);

Poisk(n,x2,d,x3,y3,l,F);

ip:=ip+1;

if ip>m then

begin

ShowMessage('Число итераций > '+inttostr(m)+#13+'Минимум не найден!!!');

xb:=x3;

Yopt:=f(xb);

Exit

end;

if y3<y1 then

begin

xb:=x1; wo:=f(xb);

Outt(xb,wo);

x1:=x3; y1:=y3;

goto 7

end

else

begin

xb:=x1; wo:=f(xb);

Outt(xb,wo);

goto 10

end;

6: if d>=eps then

begin

d:=d/5;

goto 10

end

else Yopt:=f(xb);

form1.ListBox2.Items.Add('Число итераций - '+InttoStr(ip));

for i:=1 to n do

begin

str( xb[i]:8:3,a);

form1.ListBox2.Items.Add('X'+inttostr(i)+'опт'+'='+a);

end;

form1.listbox2.Items.Add('Минимум - '+FloatToStr(opt1_5.Yopt));

end;

function model(x:Artype): real;

begin

model:={25*sqr(x[1]+3)+4*sqr(x[3]-4)+10*sqr(x[1]-x[2])+10;}

{3*sqr(x[1]-4)+50*sqr(x[2]-3)+16*sqr(x[1]-x[3])+12;}

16*sqr(x[1]+2)+4*sqr(x[2]-3)+5*sqr(x[3]-x[2])-8;

end;



Задание 6

МЕТОДЫ СЛУЧАЙНОГО ПОИСКА РЕШЕНИЯ МНОГОМЕРНЫХ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ

Цель задания: приобрести практические навыки поиска на ЭВМ условного экстремума функций многих переменных методом случайного поиска с пересчетом.

Индивидуальное задание.

Найдите минимум функции

методом случайного поиска, выбрав начальной точкой Хо(0, 0, 0) при изменении аргументов Xi в пределах [ai, bi]. Предусмотрите отрисовку поиска минимума в координатах x1Ox2, x1Ox3, x2Ox3.

Проведите сравнительный анализ по числу вычислений функции задавая параметр М=10, 15, 20 при шаге Н=20 и, задавая Н=0,5; 1; 2 при М=15



Рисунок 12 – блок-схема метода случайного поиска с перечётом.

Рисунок 13 решение задачи на ЭВМ и траектория поиска оптимальных значений функции

Результаты работы программы изображены на рисунке 13.

Вывод: в основе метода случайного поиска лежит внесение элементов случая в процедуру формирования пробных точек, которые используются для определения направления поиска. Данный метод эффективен для функций с большим количеством переменных, так как ограничивается количество вычислений функции за счёт нахождения антиградиентного направления с помощью пробных точек.

Листинг подпрограммы метода


unitOpt1_6;

interface

uses

Dialogs, SysUtils,Graphics;

Const n=3;

Type Artype=array[1..n] of real;

Funop=function(xi:Artype):real;

type MyClass=class

public

procedure slpoisk(n,m,mf:integer;

h,hmin:real; xmin,xmax:Artype;

Var xo:Artype; Var Yopt:real; F:Funop);

end;

var opt6:MyClass;

var

F:FUNOP;

i,m,mf,im:integer;

h,hmin:real;

xmin,xmax:Artype;

xo,x:Artype;

Yopt:real;

function model(x:Artype): real;

implementation

uses main,unitGraph;

function model(x:Artype): real;

begin

model:={25*sqr(x[1]+3)+4*sqr(x[3]-4)+10*sqr(x[1]-x[2])+10;}

{10*sqr(x[1]-x[2])+4*sqr(x[1]-2)+25*sqr(x[3]+x[2])+8;}

16*sqr(x[1]+2)+4*sqr(x[2]-3)+5*sqr(x[3]-x[2])-8;

end;

procedure Myclass.slpoisk(n,m,mf:integer;

h,hmin:real; xmin,xmax:Artype;

Var xo:Artype; Var Yopt:real; F:Funop);

Label 9,10;

 
назад
читать дальше
1
2
3
НАПИШИТЕ НАМ
Copyright © Smekni.com. All rigths reserved.