Учебная работа № 6476. «Контрольная Матметоды 63
Учебная работа № 6476. «Контрольная Матметоды 63
Содержание:
«1. Найти минимум целевой функции методом сопряженных направлений
2. Метод средней точки (поиск Больцано)
3. Пусть точка удовлетворяет достаточным условиям существования локального минимума. Как установить, является ли этот минимум глобальным?
4. Из круглого бревна вырезают брус с прямоугольным сечением наибольшей площади. Найти размеры сечения бруса, если радиус сечения бревна равен 20 см.
5. Является ли выпуклой функция на отрезке [3;5]?
6. Идея метода сопряженных направлений Пауэлла. Какие направления называются сопряженными?
7. Метод сопряженных градиентов для квадратичных функций.
8. Найти величину параметра рабочего шага методом Коши для функции:
9. Определить методом Коши максимум функции
10. Найти минимум целевой функции методом Коши:
1. Приближенные методы решения задачи линейного программирования на примере транспортной задачи.
2. Графический метод решения задач целочисленного программирования
3. Завод выпускает два вида узлов У1 и У2 для систем управления, используя для этого два вида технологических линеек Л1 и Л2. На производство одного узла вида У1 на линейке Л1 затрачивается 2 часа; на изготовление одного узла У2 затрачивается соответственно 1 час и 2 часа. Завод может использовать Л1 в течение 10 час., а Л2 – 8 час. Прибыль от реализации одного изделия У1 – 5$, а от реализации одного изделия У2 – 4$.
Определить количество узлов У1 и У2 которое необходимо выпустить заводу с тем, чтобы получить максимальную прибыль.
4. Решить транспортную задачу, используя приближенный метод Фогеля:
Пункты назначения Объем производства
1 2 3 4
Исходные пункты 1 7
х11 9
х12 6
х13 12
х14 10
2 5
х21 12
х22 11
х23 8
х24 5
3 2
х31 13
х32 6
х33 3
х34 15
4 8
х41 10
х42 12
х43 14
х44 20
Спрос 8 20 10 12
5. Используя графический метод, найти решение задачи линейного программирования:
Предварительно необходимо преобразовать исходную задачу линейного программирования шести переменных к задаче линейного программирования двух переменных путем исключения базисных переменных.
6. Квадратичный штраф. Пример.
7. Задача о дополнительности.
8. Виды барьерных функций. Примеры.
9. Методом множителей Лагранжа найти глобальные максимум и минимум целевой функции при заданных ограничениях:
10. Найти проекцию точки на множество :
»
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
задачами дискретного
программирования),
Кроме того, на результаты и переходы из
одного состояния в другое не оказывали
влияния случайные факторы, Учет случайного
характера параметров модели есть предмет
анализа стохастического
динамического программирования,
Рассмотрим
небольшой пример, иллюстрирующий
основные идеи и методы стохастического
динамического программирования,
Пример
2,8,4, Задача садовника,
Предположим, что
каждый год почва может находиться в
одном из трех состояний: хорошем (1),
удовлетворительном (2) или плохом (3),
Пусть k=1 и 2 – две возможные стратегии
поведения садовника: не удобрять или
удобрять, Оптимальное поведение садовника
определяется такой стратегией, при
которой он получает наибольший ожидаемый
доход через N лет, Обозначим рij(k)
– вероятность перехода почвы из состояния
i в состояние j при применении садовником
стратегии k,
Пусть
0,2 0,5 0,3 0,3 0,6 0,1
{рij(1)}=
0 0,5 0
