Курсовая работа на тему: Методы случайного поиска. Методы илучшей пробы. Адаптивный метод случайного поиска

Введение

Оптимизация как раздел математики существует достаточно давно. Оптимизация - это выбор, т.е. то, чем постоянно приходиться заниматься в повседневной жизни. Термином В"оптимизацияВ" в литературе обозначает процесс или последовательность операций, позволяющих получить уточненное решение. Хотя конечной целью оптимизации является отыскание наилучшего или В"оптимальногоВ" решения, обычно приходится довольствоваться улучшением известных решений, а не доведением их до совершенства. Поэтому под оптимизацией понимают скорее стремление к совершенству, которое, возможно, и не будет достигнуто.

Необходимость принятия наилучших решений так же стара, как само человечество. Испокон веку люди, приступая к осуществлению своих мероприятий, раздумывали над их возможными последствиями и принимали решения, выбирая тем или другим образом зависящие от них параметры - способы организации мероприятий. Но до поры, до времени решения могли приниматься без специального математического анализа, просто на основе опыта и здравого смысла.

Цель данной курсовой работы:

проанализировать и обработать теоретические и экспериментальные данные по теме В"Метод наилучшей пробыВ";

анализ собранной информации;

сравнительный анализ с другими методами;

разработка программы, реализующая данный метод.

Оглавление

- Введение

- Методы случайного поиска

- Методы наилучшей пробы

- Адаптивный метод случайного поиска

- Описание алгоритма

- Входные данные

- Блок-схема алгоритма метода Наилучшей пробы

- Описание программной части

- Выбор среды программирования

- Входные и выходные данные

- Описание программы

- Контрольный пример

- Результаты работы программы ЗАКЛЮЧЕНИЕ

- Список используемой литературы

- ПРИЛОЖЕНИЕ А - Руководство пользователя

- ПРИЛОЖЕНИЕ Б - Листинг программы

Заключение

В данной курсовой работе были рассмотрены различные методы адаптивного поиска, такие как:

метод наилучшей пробы;

адаптивный метод случайного поиска.

Были указаны основные достоинства и недостатки методов случайного поиска, а также алгоритм решения данного класса задач. Был проведен сравнительный анализ с другими методами, предназначенными для решения данного класса задач.

В программном продукте реализованы следующие функции:

решение заданной функции методом наилучшей пробы;

проверка правильности вводимых значений;

вывод результата в объекте;

вывод ошибок, при условии, что вводимые данные не соответствуют необходимым правилам ввода.

Список литературы

) Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах: Учеб. пособие. - М.: Высш. шк., 1986.

2) Белецкая С.Ю. Решение задач математического программирования: Учеб. пособие. - Воронеж, 2001.

3) Карманов В.Г. Математическое программирование. - М.: Наука, 1975.

4) Методы оптимизации в примерах и задачах: Учеб. пособ. А.В.Пантелеев, Т.А.Летова - 2-е изд., исправл. - М.:Высш. Шк., 2005. - 544с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

При запуске программы, для реализации решения В"Метода наилучшей пробыВ" откроется окно, как представлено на рисунке А.1.

Рисунок А.1 - Главное окно программы

Если пользователь не введет ни одного значения, то появится ошибка, как показано на рисунке А.2.

Рисунок А.2 - Ошибка

Также если пользователь введет не все значения, то появится сообщение об ошибке, как показано на рисунке А.3.

Рисунок А.3 - Ошибка пустого поля

В случаи ввода коэффициента сжатия В<0 либо В>1, то появится сообщение об ошибки, как показано на рисунке А.4.

Рисунок А.4 - Ошибка ввода значения

При нажатии кнопки В"Решить функциюВ" в окне richTextBox будет выведено решение В"Метода наилучшей пробыВ" рисунок А.5.

Рисунок А.5 - Пример работы программы

Если необходимо очистить главные поля для ввода, а так же поле с решением данного алгоритма, можно воспользоваться кнопкой В"Очистить главные поляВ" показанное на рисунке А.6, панели главного меню во вкладке В"МенюВ".

Рисунок А.6 - Пункт меню программы В"Очистить главные поляВ"

Для просмотра алгоритма В"Метода наилучшей пробыВ" необходимо нажать В"СправкаВ" и в открывшейся вкладке выбрать В"АлгоритмВ". На экране появится новое окно с алгоритмом метода.

Рисунок А.7 - Окно В"АлгоритмВ"

Для просмотра информации об авторе, достаточно нажать В"СправкаВ" и в открывшейся вкладке выбрать В"Об автореВ".

Рисунок А.8 - Окно В"Об автореВ"

Для выхода из программы необходимо нажать кнопку В"МенюВ" и в появившейся вкладке выбрать В"ВыходВ".

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Листинг программы

.Show("Введите данные!!!", "Ошибка", MessageBoxButtons.ОК, MessageBoxI con.Error);

.Show("Коэффициент сжатия должен быть в приделах: 0<В<1", "Ошибка", Message BoxButtons.ОК, MessageBoxIcon.Error);

.Show("Не все поля были заполнены!!!", "Ошибка", MessageBoxButtons.ОК, MessageBoxIcon.Error);

В = Convert.ToDouble(textBox1.Text);R = Convert.ToDouble(textBox4.Text);t = Convert.ToDouble(textBox3.Text);М = 3;N = Convert.ToInt32(textBox5.Text);kol = 0;j = 1;[] x = 1, 2 ;[] y1 = new double[2];[] y2 = new double[2];[] y3 = new double[2];[] ym = new double[2];X=0;Y1=0;Y2=0;Y3=0;Ym=0;kor1 = 0;kor2 = 0;kor3 = 0;("x0=(" + x[0] + ";" + x[1] + ")");("В=" + В);("М=" + М);("R=" + R);("N=" + N);("Положить к=0, j=1");[] v1 = new double[2];[] v2 = new double[2];[] v3 = new double[2];n = 0;:(n == 10)

AText("2)\nСлучайные вектора равны:");

kor1 = Math.Sqrt((Math.Pow(v1[0], 2) + Math.Pow(v1[1], 2)));//Вычесление длинны вектора

y1[0] = x[0] + t * (v1[0] / kor1);[1] = x[1] + t * (v1[1] / kor1);("Вектор 1=(" + v1[0] + ";" + v1[1] + ")");= Math.Sqrt((Math.Pow(v2[0], 2) + Math.Pow(v2[1], 2)));//Вычесление длинны вектора[0] = x[0] + t * (v2[0] / kor2);[1] = x[1] + t * (v2[1] / kor2);("Вектор 2=(" + v2[0] + ";" + v2[1] + ")");= Math.Sqrt((Math.Pow(v3[0], 2) + Math.Pow(v3[1], 2)));//Вычесление длинны вектора[0] = x[0] + t * (v3[0] / kor3);[1] = x[1] + t * (v3[1] / kor3);("Вектор 3=(" + v3[0] + ";" + v3[1] + ")");("3)\ny1=(" + y1[0] + ";" + y1[1] + ")");("y2=(" + y2[0] + ";" + y2[1] + ")");("y3=(" + y3[0] + ";" + y3[1] + ")");= Math.Round(Func(x[0], x[1]), 3);= Math.Round(Func(y1[0], y1[1]), 3);= Math.Round(Func(y2[0], y2[1]), 3);= Math.Round(Func(y3[0], y3[1]), 3);("f(y1)=" + Y1);("f(y2)=" + Y2);("f(y3)=" + Y3);(Y1 < Y2 && Y1 < Y3)

("4)\nf(y)=" + Ym + "< f(x)=" + X + " Шаг удачный");.CopyTo(x, 0);//xк+1=ym++;("Проверяем условие окончания:");

("к < N");= 1;Р;

("к = N");("Поиск завершен\nх*=(" + x[0] + ";" + x[1] + ")\nF(x*)=" + Ym + "\nВсего итераций:" + kol);.Abort();

("5)f(y)=" + Ym + ">= f(x)=" + X +"Шаг неудачный \nПроверяем условие окончания");(t <= R)

("t <= R");("Поиск завершен\nх*=(" + x[0] + ";" + x[1] + ")\nF(x*)=" + Ym + "\nВсего итераций:" + kol);

("t > R");= В * t;= 1;Р;

//Выходvoid Exit_Click(object sender, EventArgs е)

void очиститьПоляToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs е)

void выходToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs е)

void алгоритмToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs е)

void обАвтореToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs е)