Лекция: И т е р а ц и я 1.

Шаг 1. Находим x2=0,5, f(x2) = 0,669. Переходим к шагу 2.

Шаг 2. Определяем x1 = 0,25, f(x1) = 0,783. Переходим к шагу 3.

Шаг 3. f(x1) > f(x2), поэтому полагаем x3 = 0,75, вычисляем f(x3) = 0,789 и переходим к шагу 4.

Шаг 4. f(x1) < f(x2), поэтому полагаем а = 0,25, b = 0,75 и переходим к шагу 5.

Шаг 5. Находим en = 0,25 > 0,1, т.е. переходим к следующей итерации, начиная с шага 2.

Результаты вычислений на остальных итерациях записаны в табл. 2.4.

 

Таблица 2.4

Номер итера­ции а b en x1 x2 x3 f(x1) f(x2) f(x3) Сравнениеf(x1) и f(x2)  
0,250 0,750 0,25 0,375 0,500 0,625 0,707 0,669 0,688 f(x1) > f(x2) f(x2) < f(x3)
0,375 0,625 0,13 0,438 0,500 0,563 0.669 0,669 0,670 f(x1) > f(x2) f(x2) < f(x3)
0,438 0,563 0,06 0,06 < 0,1 — точность достигнута

Таким образом, x* » x2 = 0,5, f* » f(x2) = 0,67. Сравните этот ответ с ре­зультатами решения предыдущих примеров.

Замечание. На первой итерации второго метода деления отрезка пополам вычисляется не более трех значений f(x) а на ос­тальных — не более двух. Поэтому N вычислений f(x) гарантируют осуществление (N-1)/2 итераций, и достигнутая точность определе­ния x* составляет

. (2.18)

Сравнение методов исключения отрезков и перебора. При срав­нении прямых методов минимизации обычно учитывают количество N значений f(x), гарантирующее заданную точность определения точки х* тем или иным методом. Чем меньше N, тем эффективнее считается метод. При этом вспомогательные операции такие, как выбор пробных точек, сравнение значений f(x) и т.п., не учитываются. Во многих прак­тических случаях определение значений целевой функции требует больших затрат (например, времени ЭВМ или средств для проведения экспериментов) и вспомогательными вычислениями можно пренеб­речь. А эффективность метода минимизации особенно важна именно в таких случаях, поскольку позволяет сократить указанные затраты.

Эффективность методов минимизации можно также сравнивать, на основании гарантированной точности e(N) нахождения точки х*, которую они обеспечивают в результате определения N значений f(x). Из анализа формул (2.10), (2.14), (2.17) и (2.18) следует, что наиболее эффектив­ным из сравниваемых методов является метод золотого сечения, за ним идут методы деления отрезка пополам и наименее эффективен метод перебора. Этот вывод иллюстрирует табл. 2.5 значений достиг­нутой точности e(N) в зависимости от количества Nнайденных значе­нийf(x) на отрезке длины 1 для указанных методов.

Таблица 2.5

Методы минимизации   Количество найденных значений f(x)
  N = 5 N = 11 N = 21 N = 51
Метод золотого сечения 0,073 4,1 ×10-3 3,3 ×10-5 1,8 ×10-11
Методы деления отрезка пополам *) 0,125 1,6 ×10-2 4,9 ×10-4 1,5 ×10-8
Метод перебора 0,250 0,100 0,050 0,020

* ) Из формул (2.14)и (2.18)следует приблизительно одинаковая эффективность обоих методов деления отрезка пополам. В табл. 2.5 представлены значения e(N)для второго из них

еще рефераты
Еще работы по информатике