Разделы презентаций


Оптимальные Решения: Примеры Классических Задач

Содержание

Оптимальные Решения: Примеры Классических Задач4.1 (Изопериметрическая задача) Какую максимальную площадь можно охватить замкнутой кривой заданной длины ? 4.2 (Задача Дидоны) Дана веревка длины L. Какую максимальную площадь (у прибрежной

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Оптимальные Решения: Примеры Классических Задач
Построить прямоугольник максимальной площади с

заданным периметром 2. (Задача Эвклида) В треугольник вписать параллелограмм максимальной площади 3.

В плоскости треугольника найти точку, сумма расстояний от которой до вершин треугольника минимальна
Оптимальные Решения:  Примеры Классических Задач Построить прямоугольник максимальной площади с заданным периметром  2. (Задача Эвклида)

Слайд 2Оптимальные Решения: Примеры Классических Задач
4.1 (Изопериметрическая задача) Какую максимальную площадь можно

охватить замкнутой кривой заданной длины ? 4.2 (Задача Дидоны) Дана веревка

длины L. Какую максимальную площадь (у прибрежной зоны- вдоль прямой) можно охватить данной веревкой ?
Оптимальные Решения:  Примеры Классических Задач4.1 (Изопериметрическая задача) Какую максимальную площадь можно охватить замкнутой кривой заданной длины

Слайд 3Оптимальные Решения: Примеры Классических Задач
5. (З. о Брахистохроне) Даны точки

А и В на разной высоте. По какой кривой, соединяющей

эти точки, шар спустится за минимальное время (под действием только силы тяжести)
Оптимальные Решения:  Примеры Классических Задач 5. (З. о Брахистохроне)  Даны точки А и В на

Слайд 4Оптимальные Решения: Примеры Классических Задач
6. (З. об Оптимальном проектировании) Коробка

изготавливается из листов размера a*b. Для этого из углов вырезают

квадраты x*x и сгибают вдоль линий. Как делать вырезы так, чтоб получить коробку максимального обЪема ?
Оптимальные Решения:  Примеры Классических Задач 6. (З. об Оптимальном проектировании)  Коробка изготавливается из листов размера

Слайд 5Задача о перевозках (транспортная задача)
7. Имеется m пунктов производства (поставки)

некоторого однородного продукта и n пунктов его потребления. Для каждого

пункта производства i=1,…,m, и каждого пункта его потребления j=1,…,n, заданы: ai – объем производства в пункте i; bj – объем потребления в пункте j; сij – затраты на перевозку 1цы продукта от пункта производства i до пункта потребления j. (потребление не превышает производства). Задача: Составить план перевозок: - не выводящий за пределы производства, - полностью обеспечивающий всех потребителей, - дающий минимум суммарных затрат на перевозку
Задача о перевозках (транспортная задача)7. Имеется m пунктов производства (поставки) некоторого однородного продукта и n пунктов его

Слайд 6Задача о бродячем торговце (задача коммивояжера)
8. Имеется n+1 город; сij

– матрица расстояния между городами (i -j) Выезжая из исходного города,

коммивояжер должен побывать во всех остальных городах ровно 1 раз и вернуться в исходный город. Составить оптимальный маршрут… (по времени, стоимости, расстоянию)
Задача о бродячем торговце  (задача коммивояжера) 8. Имеется n+1 город; сij – матрица расстояния между городами

Слайд 7Задачи Оптимального Управления
9. (простейшая задача о быстродействии ) (движение

управляемой тележки) Масса тележки m, начальная корд x0, скорость- v0. Внешняя

сила (тяга) – u, текущая координата – x(t), задаются физические ограничения на тягу. Задача: как за минимальное время, с учетом всех ограничений на управление (скорость, ускорение) достичь точки x1 и остановиться (достичь с нулевой скоростью)
Задачи Оптимального Управления9. (простейшая задача о быстродействии )   (движение управляемой тележки) Масса тележки m, начальная

Слайд 8Непрерывные Функции
Дана ф-я f(x), одномерная ф-я: многомерная ф-я x=(x1,…,xn )

ф-ия f(x)=f(x1,…,xn ) в D Непрерывная ф-я: если при xx0

lim f(x)=f(x0), тогда ф-я непрерывна в т. x0 Ф-я f(x) непрерывна в области D, if она непрерывна в каждой точке
Непрерывные ФункцииДана ф-я f(x),   одномерная ф-я:  многомерная ф-я  x=(x1,…,xn )   ф-ия

Слайд 9Непрерывные Функции
Дана ф-я f(x), одномерная ф-я: многомерная ф-я x=(x1,…,xn )

ф-ия f(x)=f(x1,…,xn ) в D Непрерывная ф-я: если при xx0

lim f(x)=f(x0), тогда ф-я непрерывна в т. x0 Ф-я f(x) непрерывна в области D, if она непрерывна в каждой точке
Непрерывные ФункцииДана ф-я f(x),   одномерная ф-я:  многомерная ф-я  x=(x1,…,xn )   ф-ия

Слайд 10Непрерывные Функции
D=[a,b] – отрезок, - замкнутое множество (=содержит все свои

предельные очки) D=(a,b) – интервал. Свойства: Th. (Больцано-Коши о промежуточном значении)

Если непрерывная ф-я принимает на отрезке знаечния разных знаков, то найдется точка, в которой ф-я =0. Th (Вейерштрасса о максим и миним значениях) Непрерывная на отрезке ф-я ограничена и есть точки, где ф-я принимает максим и миним значения.
Непрерывные ФункцииD=[a,b] – отрезок, - замкнутое множество (=содержит все свои предельные очки)  D=(a,b) – интервал.

Слайд 11Свойства непрерывных функций
Тh. (Вейерштрасса) Непрерывная ф-я f(x1,…,xn) , заданная

на компакте K , достигает на этом компакте своего максимума

и минимума.
Свойства непрерывных функцийТh. (Вейерштрасса)  Непрерывная ф-я  f(x1,…,xn) , заданная на компакте K , достигает на

Слайд 12Дифференцируемые ф-ии
Дана ф-я f(x), Ф-я f(x), определенная в D, называется

дифференцируемой в т. a, если При этом:

Дифференцируемые ф-ииДана ф-я f(x),  Ф-я f(x), определенная в D,  называется дифференцируемой в т. a, если

Слайд 13Дифференцируемые ф-ии
Обозначения: С(X) – множ-во непрерывных в области X функций, D(X) –

дифференцируемые в X функции, частое обозначение fCk(X) : существует k производных,

и k-ая производная непрерывна
Дифференцируемые ф-ииОбозначения: С(X) – множ-во непрерывных в области X функций, D(X) – дифференцируемые в X функции,

Слайд 14Частные производные
Дана ф-я f(x), f(x)=f(x1,…,xn ) в Частные

производные:

Частные производныеДана ф-я f(x),   f(x)=f(x1,…,xn ) в   Частные производные:

Слайд 15Экстремумы
Пусть Рассмотрим классические методы оптимизации, сводящиеся к нахождению оптимума

ф-ии f(x1,…,xn) в D. Дана ф-я Def. Точка x0

назыв т. глобального максимума (в D), если для всех выполняется нер-во
Экстремумы Пусть  Рассмотрим классические методы оптимизации, сводящиеся к нахождению оптимума  ф-ии f(x1,…,xn) в D. Дана

Слайд 16локальный экстремум
Пусть Def. Точка x0 назыв т. локального максимума

ф-ии f(x) (в области D), если существует окрестность т. x0

, U(x0 ), такая, что для всех выполняется нер-во Примеры (лок и глоб экстремумов)
локальный экстремумПусть    Def. Точка x0 назыв т. локального максимума  ф-ии f(x) (в области

Слайд 17Базовая теорема
Пусть Th (Ферма). Если x0 - т. локального экстремума

дифференцируемой ф-ии f(x), тогда

. Пусть St(f)={x: f’(x)=0} – множ-во стационарных точек. Тогда: точки экстремума содержатся в множ-ве стационарных точек (обратное не верно). Пусть D=[a, b] – отрезок на прямой. f задана на прямой, тогда точки глобального экстремума содержатся в множ-ве критических точек
Базовая теоремаПусть  Th (Ферма). Если x0 - т. локального экстремума дифференцируемой ф-ии f(x), тогда

Слайд 18Базовая теорема
Пусть т.е., f = f(x1,…,xn). Th (обобщение). Если x0 -

т. локального экстремума дифференцируемой ф-ии f(x1,…,xn), тогда

Здесь: (опрератор набла)
Базовая теоремаПусть 				т.е., f = f(x1,…,xn).  Th (обобщение). Если x0 - т. локального экстремума дифференцируемой ф-ии

Слайд 19Глобальный экстремум
Правило. Точки глобального экстремума содержатся в множестве ее критических

точек: где - граница области D.

Глобальный экстремум Правило. Точки глобального экстремума содержатся в множестве ее критических точек:   где

Слайд 20Линии уровня
Графический метод нахождения экстремумов на примере n=2. Линии уровня функции

f(x,y):

(min f≤ c ≤max f) Через каждую точку плоскости М(x0,y0) (входящую в область определения фу-ии) проходит только одна линия уровня: f(x,y)= f(x0,y0) 1. Графический метод нахожд. экстремумов ф-ий на основе нахождения линий уровня. (рис с.30,31, ВР). 2. Использование градиента функции: Направление градиента совпадает с направлением наибольшей скорости роста фу-и в каждой точке. Он перпендикулярен линии уровня.
Линии уровняГрафический метод нахождения экстремумов на примере n=2. Линии уровня функции f(x,y):

Слайд 21Нахождение Экстремумов
Примеры задач f  opt (max, min) 1. y=f(x)

 extr (sup / max; inf / min ) 2.

f(x,y)  extr 3. f(x,y)=C  extr (анализ линий уровня)
Нахождение ЭкстремумовПримеры задач   f  opt (max, min)   1. y=f(x)  extr

Слайд 22Условный экстремум
Метод Лагранжа нахождения экстремумов функций в заданной

области. Задача: Пусть

, f = f(x1,…,xn). f→opt (max/min) при условии, что x=(x1,…,xn) удовлетворяют системе ограничений (предполагается, что фу-ии f и gi являются ф-ями класса C1 в области определения
Условный экстремум  Метод Лагранжа нахождения экстремумов функций в заданной области. Задача: Пусть

Слайд 23Оптимизация при наличии ограничений
Метод решения: функция Лагранжа: Или (в более компактном

виде): Правило нахождения экстремумов: Точка условного экстремума является стационарной точкой фу-ии Лагранжа,т.е.:


Оптимизация при наличии ограниченийМетод решения: функция Лагранжа:    Или (в более компактном виде):

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика