Об одном методе поиска глобального экстремума непрерывной функции на симплексе

Author:

Ливщиц Михаил Юрьевич1,Livshits Mikhail Yurievich2,Сизиков Александр Павлович1,Sizikov Aleksandr Pavlovich2

Affiliation:

1. Самарский государственный технический университет, г. Самара, 443100, Россия

2. Samara State Technical University, Samara, 443100, Russian Federation

Abstract

Рассматривается невыпуклая задача математического программирования, допустимой областью которой является симплекс. Для приближенного решения задачи предложен двухэтапный алгоритм. На первом этапе определяется область глобального оптимума, на втором осуществляется локальная «доводка» решения. Первый этап реализуется методом $\Psi$-преобразования, который менее чувствителен к размерности задачи, чем прямой случайный поиск. Метод состоит в построении и использовании $\Psi$-функции. Построение $\Psi$-функции осуществляется эмпирически, по результатам статистических испытаний. Для проведения испытаний используется генератор случайных точек, равномерно распределенных в допустимой области. Получение равномерного распределения в симплексе осуществляется путем аффинных и линейных преобразований точек, равномерно распределенных в единичном гиперкубе. Для уточнения приближенного решения, полученного на первом этапе, применяется метод отражения правильных симплексов. Алгоритм представляет собой череду серий. Каждая очередная серия начинается с уменьшения длины ребра «рабочего» симплекса и переноса последнего в область лучшей точки предыдущей серии. Рассматриваемая задача имеет важное прикладное значение. К ней сводятся задачи смешения, возникающие в нефтепереработке, нефтехимии, строительстве. В статье представлен пример использования разработанного алгоритма для оптимизации компонентного состава углеводородной смеси.

Publisher

Samara State Technical University

Subject

Applied Mathematics,Mechanics of Materials,Condensed Matter Physics,Mathematical Physics,Modelling and Simulation,Software,Analysis

Reference34 articles.

1. Stochastic Global Optimization

2. Stochastic Optimization Methods

3. Programming Series;M. Tim Jones,2003

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3