Metoda Neldera-Meada
Metoda Neldera–Meada lub sympleksowa metoda spadku (ang. downhill simplex method) – metoda numeryczna wyznaczania ekstremum (typowo minimum) nieliniowej funkcji wielu zmiennych bez korzystania z pochodnych. Tak więc może być stosowana do funkcji nieróżniczkowalnych. Została opisana po raz pierwszy przez Johna Neldera i Rogera Meada (1965)[1].
Opis metody
[edytuj | edytuj kod]Wybieramy trzy parametry (liczby rzeczywiste): oraz Na przykład mogą to być wartości 1, 1/2 i 1. W każdym kroku metody dany jest układ punktów z
taki, że wektory
są liniowo niezależne. Powłoka wypukła tych wektorów jest sympleksem n-wymiarowym. Numerację punktów tak wybieramy, aby zachodziły nierówności
Teraz definiujemy trzy punkty:
Zauważmy, że jest środkiem ściany sympleksu, która jest naprzeciw punktu czyli punktu „najgorszego” (szukamy minimum). Konstrukcja nowego sympleksu zależy od wartości funkcji w zdefiniowanych punktach Wyróżniamy trzy przypadki
Jeżeli to a w przeciwnym razie
Teraz nowy punkt to
Jeżeli to Ponadto definiujemy Jeżeli to a w przeciwnym razie dla definiujemy
Teraz – w razie potrzeby – dokonujemy przenumerowania nowych punktów tak, aby zachodziło uporządkowanie co kończy kolejny krok metody.
Podany opis bazuje na oryginalnej pracy Neldera i Meada. Istnieją też modyfikacje tej podstawowej metody – na przykład metoda wzmocnionego spadku Tsenga.
Przypisy
[edytuj | edytuj kod]- ↑ John A. Nalder, Roger Mead. A Simplex Method for Function Minimization. „The Computer Journal”. 7 (4), s. 308–313, 1965. DOI: 10.1093/comjnl/7.4.308. (ang.).
Linki zewnętrzne
[edytuj | edytuj kod]- Nelder–Mead (Simplex) Method, Uniwersytet Gdański. paula.univ.gda.pl. [zarchiwizowane z tego adresu (2011-09-04)].