Funcția Penalty p (x) trebuie să țină cont de constrângerile care sunt definite în formularea problemei de optimizare. [1]
Funcții de penalizare. Fig. U și x X, dar altfel contribuția lor devine foarte mare. [2]
Funcții de penalizare (8.2.1) (8.2.3) sunt destinate pentru dezvoltarea unor algoritmi, în care parametrii și - rămân constante. [3]
Funcția Penalty f (x) trebuie să țină cont de constrângerile care sunt definite în formularea problemei de optimizare. Astfel, atunci când inegalitatea constrângerile-funcție f (x) și F (x, ji) au aceeași minim. [4]
Susținerea funcției de penalizare a echivalenta problemelor studiului XTG arata. [5]
Funcții de penalizare Ri este selectat dintre condițiile pe care acestea sunt relativ simple și ușor de diferențiat. Cele mai mari valori numerice sunt date la funcția de pedeapsă, cu atât mai puțin probabil să meargă dincolo de limitele. [6]
Rezultând funcție de penalizare este convexă și în conformitate cu Teorema 1. [7]
O astfel de funcție de penalizare în contrast cu clasic oferă o soluție la problema originală a unei singure minimizare fără restricții. În acest sens, este ca o funcție de penalizare perfectă a discutat Fletch rom în cap. Cu toate proprietățile funcției (9.6.1) au fost cunoscute pentru o lungă perioadă de timp, aceasta nu atrage după sine un mormânt propriu-zisă a fost studiat din cauza unor lacune în primul său derivat. Cohn (1973) a propus o metodă de a depăși această dificultate și a dezvoltat un algoritm numeric este pus în aplicare, care, cu toate acestea, îi lipsește simplitatea inerentă în abordarea inițială, care constă în aplicarea funcției (9.6.1) algoritmul de optimizare fără restricții. [8]
Noi folosim funcții derivabile penalizare exactă a celor două tipuri. [9]
Așa cum este definit funcție de penalizare exactă aici diferențiabilă poate fi privit ca funcția Lagrange modificată (a se vedea. Sec. Problema Gully în soluționarea problemelor auxiliare aici nu este atât de acută ca și cu funcții de penalizare convenționale (vezi. Sec. [10]
Metoda funcție de penalizare devine din ce în ce mai frecvente. Popularitatea acestei metode deoarece oferă, probabil, schema cea mai simpla de a rezolva probleme pe un extremum relativ. În același timp, ca și experiența de decontare, pentru a primi cu un rezultat destul de precis este dificil. [11]
Semnul funcției pedepsei depinde de decizia cursului: pedeapsa maximă funcția de căutare este negativ, și este pozitiv, minimizând în același timp funcția. Fiecare funcție de penalizare vă permite să creați o metodă numerică pentru soluția directă a problemei. [12]
Metoda funcție de penalizare permite de a reduce problema programării neliniare (V.100) la una sau mai multe probleme de minimizare neconstrâns a unor funcții de penalizare auxiliare. [13]
Introducerea unei funcții de pedeapsă (2.162), conduce la faptul că noi puncte de contact sunt convergență mai rapidă a algoritmului este mult accelerat. [14]
Metoda funcțiilor de penalizare oferă un sistem simplu și universal pentru rezolvarea problemelor de minimizare pe seturi U em și este adesea folosit în practică. Cu toate acestea, după cum experiența numerică, pentru valori mari ale lui k uh constatare puncte care îndeplinesc condițiile (3), după cum k devine mai dificilă. [15]
Pagini: 1 2 3 4