Минимизация унимодальных функций методом оптисекции

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2025

Идентификатор DOI: 10.25730/VSU.0536.25.001

Ключевые слова: bisection method, Golden Section Method, optisection method, unimodal function, speed of the method, метод бисекции, метод золотого сечения, метод оптисекции, унимодальная функция, быстродействие метода

Аннотация: Представлен названный оптисекцией новый метод минимизации унимодальных функций, основанный на оптимальном отсечении отрезков. Показано, что во всех случаях метод работает быстрее аналогичных классических методов своего семейства - метода бисекции и метода золотого сечения. При минимизации строго унимодальных функций оптисекция рабоПоказать полностьютает на 15-25 % быстрее метода золотого сечения и в 1,5-2 раза быстрее метода бисекции. Метод находит минимум монотонных функций за 5 обращений к ним. Функции-константы распознаются оптисекцией за 3 вычисления. При минимизации функций с плоским дном быстродействие метода сопоставимо со скоростью распознавания монотонных функций. A new method for minimizing unimodal functions based on optimal segment cutting, called optisection, is presented. It is shown that in all cases the method is faster than similar classical methods of the segment cutting family - the bisection method and the golden section method. When minimizing strictly unimodal functions, optisection is 15-25 % faster than the golden section method and 1,5-2 times faster than the bisection method. The method finds the minimum of monotone functions in 5 calls to them. Constant functions are recognized by optisection in 3 calculations. When minimizing functions with a flat bottom, the speed of the method is comparable to the speed of recognizing monotone functions.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Математический вестник Вятского государственного университета

Выпуск журнала: 1

Номера страниц: 4-9

Место издания: Киров

Издатель: Вятский государственный университет

Персоны

  • Коднянко Владимир Александрович (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных