Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Градиентные методы;






Безградиентные методы детерминированного поиска;

Методы случайного поиска.

Градиентные методы

Градиентные методы поиска оптимума целевой функции основаны на использовании двух основных свойств градиента функции.

1. Градиент функции – это вектор, который в каждой точке области определения функции направлен по нормали к поверхности уровня, проведенной через эту точку.

Проекции градиента на оси координат равны частным производным функции по соответствующим переменным, т.е.

. (2.4)

2. Направление градиента характеризует направление наибольшего возрастания функции.

К градиентным методам относятся: метод релаксации, градиента, наискорейшего спуска и ряд других [1, 2, 5].

Рассмотрим некоторые из градиентных методов.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.