Bernameyên Nonlinear - ku yek ji pêkhateyên bernameyên matematîkî

bernameyên Nonlinear jî beşek e ji bernameyên bîrkariyê de, ku di nav a function non-dîmenan bi bend û hinek an temsîlkirin function armanca. The object sereke ya bernameyên nonlinear e ku nirxê optimum ji function armanca dayîn hejmarek ji Parametreyên û bend.

pirsgirêka bernameyên non-xêzeke cuda ji pirsgirêkên naveroka encamên herî baş ji bi dîmenan ne tenê di nava herêmê de, ku hinek tengasîyên in, di heman demê de jî li derveyî welêt. Ev cure pirsgirêkên wan yên erkên bernameyên bîrkariyê de ku mirov dikare wê weke hevsengiya û newekhevîya temsîlkirin in.

Programming Nonlinear li gorî shéwezarí function F (x), astengên function û çêkirina dîmena ji vector x ya nepenî. Bi vî awayî, bi navê Erka girêdayî li ser hejmara guherbarên. Dema bikaranîna yek bernameyên nonlinear variable dikare bi rêya yek-parametre optimization serbest dikirin. Eger hejmara guherbarên hûn dikarin ji yekî zêdetir optimization multi-parametre û merc bi kar tînin.

Ji bo çareserkirina pirsgirêkên linearity di bikaranîna teknîkên standard ên bernameyên bi dîmenan (raxîne, rêbaza Simplex). Lê belê, bi rêbaza giştî ya çareserî nonlinear de, di her mijarê şexsî hilbijartin tune ne, û ev e jî girêdayî wê ya li ser fonksiyona F (x).

bernameyên Nonlinear di jiyana rojane de gelek caran pêk tê. Ji bo nimûne, ev zêdebûneke bêpîvan di dorpêçê de lêçûnên produktor, an kirîn û mal e.

Carna peydakirina çareyên herî maqule li pirsgirêkên bernameyên nonlinear hewl ji bo pêkanîna (decimal) ji bo pirsgirêkên bi dîmenan. An example bernameyên çarkunc, ku fonksiyona F (x) ji aliyê xêrê ji pileya duyem bi rêzgirtina ji bo guherbarên, sînorên linearity dît temsîlkirin e. A mînaka duyemîn de bikaranîna metoda function cezayê e, bikaranîna ku di bin astengên hin lêgerînê ji bo extremum pêvajoya kirarî analogous kêm dike, bêyî ku hukmên çareserkirin hêsantir in.

Lê belê, gava ku wek hemû analîz, bernameyên non-xêzeke çareseriya ji bo zêde zehmetî computational ya sereke ev e. Gelek caran em di dema xwe de bi kar tînin ji bo çareserkirina nêzîkî teknîkên optimization. Din alaveke bihêz ku dikarin bêne dayîn ji bo çareserkirina vê type of pirsgirêka - rêbazên hejmarî bo çareseriya mafê a rastbûna dayîn bibînin.

Wek ku li jor behsa wan kir, bernameyên non-dîmenan pêwîstî bi hurmet taybet, ku divê di nav .Mezinbûn xwe bigirin.

ne bi rêbazên jêr bernameyên nonlinear hene:

- rêbazên Gradient, li ser taybetiyên rengên karîger di xala. Bi gotineke din, ji vector ji jêderên qismî tê hesabkirin ku di xala ku weke aliyê herî zêde index zêdekirina erkên li derdora vê mijarê de.

- rêbaza Monte Carlo, di ku de parallelepiped biryar dimension n-pûşperê de, di nav de, pirejimarî ji planên ji bo Modelê piştre random N-zanyarîyan de bi belavkirina bi unîformên di parallelepiped.

- method ji bernameyên dînamîk heye ku a dinamîk û erkên pirsgirêka optimization ji Aliyê biçûk kêmkirin.

- rêbaza bernameyên convex ku di search for herî kêm ji we'deva convex an a maximum of a concave li ser beşek convex ji planên set the pêkanîn. Di doza ku, pirejimarî ji planên a polyhedron convex e, ew jî dibe ku serî li rêbazeke Simplex.