Последовательный симплекс-метод
Лекция 15
Идея метода заключается в одновременном изучении поведения целевой функции и движении в пространстве варьируемых переменных. При этом движение осуществляется начиная с (n+1)-го опыта путём отражения наихудшей из последних n точек относительно "центра тяжести" оставшихся (n-1) точек,обеспечивая таким образом движение к более оптимальным значениям выходной переменной. После реализации опыта в новой точке процедуру отражения повторяют для новой совокупности из n точек и т.д. В результате образуется цепочка точек , перемещающихся к экстремуму целевой функции.
В качестве совокупности точек в k-мерном пространстве используется выпуклая фигура ,образованная из (k+1) точек ,не принадлежащих одновременно ни одному из (k-1)-мерных подпространств k-мерного исследуемого пространства. Эта фигура носит название симплекса. ( Отсюда и название метода.) В 2-х мерном пространстве это треугольник,в 3-х мерном - любая треугольная пирамида (тетраэдр) и т.д.
Обычно в качестве начального используют регулярный симплекс, расстояние в котором между всеми вершинами (длина ребра) - одинаково.
При размещении центра симплекса в начале координат,а (k+1)-ой вершины на оси xk , остальные вершины будут располагаться симметрично относительно координатных осей в точках с координатами:
Номер | Координаты вершин | |||||
столбца | x1 | x2 | x3 | ... | xk-1 | xk |
-r1 | -r2 | -r3 | ... | -rk-1 | -rk | |
R1 | -r2 | -r3 | ... | -rk-1 | -rk | |
R2 | -r3 | ... | -rk-1 | -rk | ||
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
k | ... | Rk-1 | -rk | |||
k+1 | ... | Rk |
При единичной длине ребра симплекса:
;
Для 2-х переменных симплекс имеет вид:
X2
+0.58 3
-0.5 0 +0.5
X1
1 -0.29 2
x1 | x2 | |
-0.5 | -0.29 | |
0.5 | -0.29 | |
0.58 |
При отражении наихудшей j-й точки новая вершина получается путём зеркального отображения старой относительно противоположной ей (k-1)-мерной грани исходного симплекса. Координаты новой точки вычисляются по формуле:
Если в ходе движения симплекса происходит его "вращение" вокруг одной и той же точки (вершины),или возвращение к старой вершине,то в качестве отбрасываемой вершины нужно выбрать ту, в которой целевая функция имеет величину,следующую по порядку за наихудшей вершиной симплекса. Если и это не помогает, то размеры симплекса уменьшают (как правило на 1/4 от исходных).
Если новая (отраженная) вершина симплекса выходит за пределы допустимой области изменения переменных, то так же как и ранее либо заменяют отбрасываемую вершину, либо уменьшают размер симплекса.
Для снижения влияния ошибки наблюдений в каждой точки целесообразно ставить несколько экспериментов, а их результаты-осреднять.
Движение симплекса в процессе поиска оптимального решения имеет вид (при k=2):
Для улучшения сходимости при движении в область оптимума используют различные модификации метода. В частности,деформацию симплекса за счет незеркальности отражения вершины либо с заданным коэффициентом деформации, либо с использованием значений функции отклика в вершинах симплекса в качестве весовых коэффициентов.
Эффективность рассмотренных методов оптимизации зависит от вида поверхности отклика (гребни, овраги, седловые точки и т.д.)
В случае, если функция отклика многоэкстремальна они могут привести в область локального экстремума.Во избежание этого начинать поиск оптимальных решений рекомендуется из нескольких различных начальных точек. Также рассматриваются и другие способы (см. методы нелинейной оптимизации).