选修4-7优选法简明课件(3).ppt

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1、选修4-7对分法 盲人爬山法 分批试验法其他内容的自学提示问:已知f(x)在区间[a,b]上恰有一解,且f(a)f(b)<0,要设计试验求出近似解,能否用0.618法,适合用什么方法?问题提出不能用0.618法,有明确的好坏标准,无需比较好点、差点,不能满足试点的对称性,且存优比例可变。适合用二分法.问:一条输电线路出现故障,在线路的一端A处有电,在另一端B处没有电,请设计试点迅速查出故障所在位置。对分法:每次取存优范围的中点为试点.每次取存优范围的中点为试点的试验方法,称为对分法。(1)取中点,得存优范围 (2)重复(1),直到找到最佳点.对分法问:对分法的操作过程是什么?问:

2、用对分法进行n次试验后精度如何?问:对分法与前述两种方法有何差异?(1)好坏标准(2)试点和存优范围的取法问:用劳技课上亲手制作的收音机手动调台时,如何控制旋钮以收到最佳的电台信号?先往某个方向旋转,有了电台信号后开始微调,若过头了则回调。在某个位置往两侧都会更模糊时,即调到了最佳点。问题提出问:盲人被放置在唯一通往山顶(单峰)的道路上某处,他如何才能爬到山顶?如何判断其立足之处是否为山顶?前后试探,往高处走.两侧都低即为山顶.以某处为起点,向更好一侧不断试点直到找到最佳点的方法,称盲人爬山法。(1)取起点,(2)好侧持续试点直到最佳点盲人爬山法问:盲人爬山法的操作过程是什么?问

3、:盲法的效果快慢与哪些要素有关?(1)起点的优劣,(2)取试点的步长问:如何设定步长比较科学?起步和收尾步长小,中间试点步长大.问:盲人爬山法适合哪种情形的试验?单因素单峰,且试验因素只能渐变.问:0.618法、分数法、对分法、盲人爬山法有一个共同特点:在后续试验过程中,每次进行一个试验,试点取决于前面的试验结果.优点是试验的总次数较少,缺点是若一次试验时间较长,则全部试验累加耗时太多.对于能同时进行多个试验的最优化问题,为了缩短试验总时间,可以怎样设计试验?问题提出(1)所有试验一起进行。(2)一次做多个试验,分批进行。把全部试验分几批做,每一批同时取多个试点,找到好点确定存优

4、范围后,再安排下一批试点,直到找出最佳点.这种试验方法称为分批试验法.问:利用分批试验法求最佳点,需要进行哪些具体的过程设计?每批的试点安排多少个?分批试验法每批的试点的位置如何分布?每批试验后,存优范围如何确定?例:下面是一种分批试验法的操作过程:(1)将因素范围[a,b]3等分,取两个分点x1,x2为试点做第一批试验,设x1为好点,则存优范围为[a,x2]. (2)将[a,x2]4等分,取除x1外的两个分点x3、x4为试点做第二批试验,设x3为好点,则存优范围为[a,x1]. (3)重复(2)的做法,直到找出最佳点.x2x1abx2x1ax4x3问:每批安排几个试点、什么位置

5、?问:试验的精度如何计算?问:你能对此法进行归纳吗?均分分批试验法的操作过程是:(1)将因素范围2n+1等分,第一批取分点x1,x2,…,x2n做2n个试验,设xi最好,则存优范围为(xi-1,xi+1).均分分批试验法(2)将(xi-1,xi+1)2n+2等分,取xi两侧各n个分点为试点做2n个试验.同(1)确定新的存优范围.(3)重复(2)的操作,直到找到最佳点.问:m批试验后精度的计算公式是什么?练某试验的因素范围是(3,18),用均分分批试验法寻找最佳点,每批安排4个试验.(1)如何安排第一批试点?(2)若第一批试点中从左到右第3个试点是好点,如何安排第二批试点? (3)

6、若试验进行到第4批截止,此时试验的精度是多少?第一批4个试点值分别为6,9,12,15.第二批4个试点值分别为10,11,13,14.试验精度为2/135例:对n=1时的分批试验进行局部调整:(1)将因素范围7等分,取第3、4分点为第一批试点,设第4分点为好点,则存优范围为第3个分点到b. (2)第二批两个试点安排在第5,6两个点上进行,设第5分点为好点,则存优范围为第4分点到第6分点. (3)从第三批试验开始同均分分批试验法.1ab23456问:试验的精度如何?调整前后的试验方法哪种更好?比例分割分批试验法的操作过程是:(1)将因素范围N等分,每隔2n个分点取两个分点为一组试点

7、,共取n组试点.得到好点后,存优范围含有2n+3个分点(包括端点)。(2)取2n个未验分点为试点,得新存优范围. (3)以后按均分分批试验法操作.比例分割分批试验法2★★24★★4★★46★★6★★6★★68★★8★★8★★8★★8问:N是多少?2n(n+1)+2n+1问:精度公式如何?自学内容提示1、多峰的情形:前面介绍的方法都只适用于“单峰”的情况,若是“多峰”情形,该如何处理?2、多因素的情形:类似多元函数的情形,如何得到最优解呢?(1)纵横对折法(2)从好点出发法(3)平

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