Oltin kesish

BIR O’LCHOVLI OPTIMALLASHTIRISH USULLARI YORDAMIDA MASALALARNI YECHISH “OLTIN KESISH”, “FIBONACHI” USULI

REJA:

1. 
   Oltin kesish usuli
   
2. 
   Fibonachi usuli
   

1. 
   “OLTIN” KESISH USUL BILAN MINIMALLASHTIRISH KETMA - KETLIGI.
   

Chiqish o‘zgaruvchisi u ning ekstremum qiymatini ta’minlovchi faktorlarning optimal kattaliklarini aniqlash uchun ko‘p o‘zgaruvchili funksiyalar ekstremumining zaruriy shartidan kelib chiqadigan tenglamalar tizimi echiladi:


Bunday hollarda kodlangan faktorlar z_j ni qo‘llash qulayroq.

Ekstremumga yaqin bo‘lgan sohani tavsiflash uchun ikki o‘zaro ta’sirlashuvchi faktorli ikkinchi tartibli tenglamadan foydalanish mumkin:

Kiritilgan kattalik S bu modellarning koeffitsientlari ( ) ni aniqlash maqsadida o‘tkaziladigan tajribaning matritsalarini ortogonalligini ta’minlaydi.

uchun tenglamaning koeffitsientlarini hisoblashda deyarli statsionar sohadagi tajribaning TOMKR amalga oshiriladi.

Agar quyidagi shart bajarilmasa, ekstremum holatini aniqlash masalasini echish natijalarini muvaffaqiyatli deb hisoblab bo‘lmaydi:

shuningdek regressiya tenglamasi faqatgina tajribada joylashgan () kodlangan faktorlar diapazonidagina to‘gri bo‘ladi.

Bu shart bajarilmaganida tajribaning TOMKR ni rejaning yangi, xususan nuqtadagi markazi bilan qaytadan amalga oshirish tavsiya etiladi.

Ushbu ekstremum atrofidagi ketmaket tajribalashtirish protsedurasi yuqorida keltirilgan tengsizlik bajarilmaguncha davom ettirilishi tavsiya etiladi.

Optimallashtirishning tajribaviy – statistik usuli algoritmining blok-sxemasi.

Оптимум

яқинми

ТФТ

натижаларини

қайта ишлаш

ТФТ

кир

МКТБ

МКТБ натижаларин қайта ишлаш

Системани ечиш

чиқ

1.