Введение в методы оптимизации

хода, позволяющая избежать указанных недостатков, заклю­ чается в следующем. Сначала задается произвольное s ° > 0 . Если приближение G X и величина Е *" > О известны, то приближение е X и величина > О находятся сле­ дующим образом. Определяется множество номеров ) =| г : 1 < г <m,-s^ <g, ( x ' ' )<0 | и решается вспомогательная задача a - »m i n при условиях (3.5) - (3.7) для такого Эта задача по-прежнему есть ЗЛП и имеет хотя бы одно решение { s \ , s ^ , . . , где < О . Если <-г ' ' , то полагается х'"' + а , / и s'"' = е \ где выбирается одним из описанных ранее способов. Если же -Е^ < < О, то полагается х^'"' = х^ и е''"' = 0,5е^', и сно­ ва решается задача а -> min при условиях (3.5) - (3.7) с за­ меной на /(х'^' )-{/:!</< < g, [х') < о}. При выполнении некоторых дополнительных условий имеет место ИтЕ^ = 0 и последовательность j x ' ' ! удовле­ творяет условиям (3.2). 3.7. Метод покоординатного спуска Ранее были рассмотрены методы, которые требуют для своей реализации нахождения градиента минимизируемой функции. Однако на практике часто встречаются ситуации, 83