WikiDer > Штрафной метод
Методы наказания это определенный класс алгоритмы для решения ограниченная оптимизация проблемы.
Метод штрафа заменяет задачу оптимизации с ограничениями серией задач без ограничений, решения которых идеально сходятся к решению исходной задачи с ограничениями. Неограниченные проблемы образуются путем добавления члена, называемого штрафная функция, в целевая функция который состоит из параметр штрафа умноженное на меру нарушения ограничений. Мера нарушения отлична от нуля, когда ограничения нарушаются, и равна нулю в области, где ограничения не нарушаются.
пример
Допустим, мы решаем следующую ограниченную задачу:
при условии
Эта проблема может быть решена в виде серии задач безусловной минимизации
где
В приведенных выше уравнениях это внешняя штрафная функция в то время как являются штрафные коэффициенты. В каждой итерации k метода увеличиваем штрафной коэффициент (например, с коэффициентом 10), решите неограниченную задачу и используйте решение в качестве начального предположения для следующей итерации. Решения последовательных задач без ограничений в конечном итоге сведутся к решению исходной задачи с ограничениями.
Практическое применение
Сжатие изображения алгоритмы оптимизации могут использовать штрафные функции для выбора того, как лучше всего сжать цветовые зоны до единичных репрезентативных значений.[1][2]
Барьерные методы
Барьерные методы представляют собой альтернативный класс алгоритмов ограниченной оптимизации. Эти методы также добавляют к целевой функции член типа штрафа, но в этом случае итерации вынуждены оставаться внутри допустимой области, и существует барьер, смещающий итерации, чтобы они оставались вдали от границы допустимой области.
Смотрите также
использованная литература
- ^ Галар, М .; Jurio, A .; Lopez-Molina, C .; Paternain, D .; Sanz, J .; Бустинс, Х. (2013). «Функции агрегирования для объединения цветовых каналов RGB в стереорежиме». Оптика Экспресс. 21 (1): 1247–1257. Дои:10.1364 / oe.21.001247. HDL:2454/21074. PMID 23389018.
- ^ «Исследователи восстанавливают изображение, используя версию, содержащую от 1 до 10 процентов информации». Phys.org (Omicron Technology Limited). Получено 26 октября 2013.
Смит, Элис Э .; Койт Дэвид В. Штрафные функции Справочник по эволюционным вычислениям, раздел C 5.2. Издательство Оксфордского университета и издательство Института физики, 1996.
Курант, Р. Вариационные методы решения задач равновесия и колебаний.. Бык. Амер. Математика. Soc., 49, 1–23, 1943.
Wotao, Ю. Алгоритмы оптимизации для оптимизации с ограничениями. Департамент математики, UCLA, 2015.