Использование PNK–метода для решения невыпуклых задач оптимизации

Рассматривается возможность решения невыпуклых задач оптимизации PNK-методом, использующим переменную кусочно-линейную аппроксимацию функций и подбирающим точный штрафной множитель при наличии ограничений. Изучаются условия сходимости метода к локальному оптимуму в случае невыпуклости. Приводятся ре...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Теорія оптимальних рішень
Datum:2012
Hauptverfasser: Кузьменко, В.Н., Бойко, В.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85015
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Использование PNK–метода для решения невыпуклых задач оптимизации / В.Н. Кузьменко, В.В. Бойко // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2012. — № 11. — С. 47-52. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Рассматривается возможность решения невыпуклых задач оптимизации PNK-методом, использующим переменную кусочно-линейную аппроксимацию функций и подбирающим точный штрафной множитель при наличии ограничений. Изучаются условия сходимости метода к локальному оптимуму в случае невыпуклости. Приводятся результаты вычислительных экспериментов. Розглядається можливість розв’язання неопуклих задач оптимізації PNK-методом, яких використовує змінну частково-лінійну апроксимацію функцій та знаходить точний штрафний множник у разі наявності обмежень. Вивчаються умови збіжності метода до локального оптимуму у випадку, що розглядається. Наводяться результати обчислювальних експериментів. An opportunity for solving nonconvex optimization problems by PNK-method is considered. This method uses variable piecewise linear approximation for functions and finds exact penalty multiplier for constraints. Convergence conditions to local optimum are studied. Results of computational experiments are added
ISSN:XXXX-0013