3.
МНОГОМЕРНЫЙ
ПОИСК
НЕЛИНЕЙНОЕ
ПРОГРАММИРОВАНИЕ
МЕТОДЫ УСЛОВНОЙ МИНИМИЗАЦИИ
3.2. Метод
штрафных
функций
Основная
идея метода
штрафных
функций состоит
в
преобразовании
задачи
минимизации
функции с
соответствующими
ограничениями,
наложенными
на аргументы , в задачу
поиска
минимума
функции без
ограничений.
Преимущество, которое получаем в результате такого перехода к новой функции, достигается за счет применения более простых алгоритмов.
Методы штрафных функций можно разделить на два класса: параметрические и непараметрические. Параметрические методы характеризуются наличием одного или нескольких параметров, входящих в структуру штрафной функции в качестве весовых коэффициентов.
Например,
требуется
найти
минимум
функции при
ограничениях:
|
i=1, 2,…, m. |
Введем функцию:
Здесь выступает
в роли
штрафа. Штраф
можно
выбрать в
виде:
|
(30) |
или в виде:
|
(31) |
где -
некоторый
положительный
параметр.
Примеры выбора вида штрафной функции:
Пусть
дана функция при
ограничениях
. Выберем
штраф как:
В результате минимизируем функцию
Другой
пример.
Требуется
минимизировать
функцию , при
ограничении
. Прибавим
к целевой
функции
значение
, тогда
получим
функцию без
ограничений
Таким образом, методы штрафных функций определяются как выбором вида штрафа, так и выбором параметра r.
Рассмотрим на конкретном примере один из параметрических методов, а именно метод внутренней точки.
Пусть
требуется
минимизировать
функцию при
ограничениях
.
Исходная
точка поиска .
|
|
И так далее.
.
Пусть С=10.
Минимизируем
тем же
градиентным
методом,
теперь за
исходную
точку
принимаем
.
|
|
и т.д.
.
и т.д.
Чем
ближе к
минимуму при , тем
меньше
градиент
функции
.
Поиск
заканчивается,
если , где ε
– малая
положительная
величина.
Графическая иллюстрация примера показана на рис. 15.
Рис.15
Линии
уровня
функции есть
концентрические
окружности с
центром в
точке с
координатами:
|
|
|
если, |
|
|
если, |
|
и так далее.
Блок-схема метода штрафных функций представлена на рис. 16.
Рис.16