Курсовая работа СМО Гангур. Курсовая работа методы решения задач оптимизации по дисциплине Методы оптимизации Направление подготовки

• Название: Курсовая работа методы решения задач оптимизации по дисциплине Методы оптимизации Направление подготовки
• Дата: 09.06.2022
• Размер: 490.03 Kb.
• Имя файла: Курсовая работа СМО Гангур.docx
• Тип: Курсовая; #582321
• страница: 8 из 9

Пример 1 Matlab.

Данные, находящиеся в файле table.txt, предоставлены в (таблице 1.)

x1	x2	у
32	0.04	0.58
35	0.04	0.55
43	0.07	0.30
44	0.08	0.60
46	0.12	0.62
47	0.15	0.41
48	0.17	0.88
51	0.19	0.35
53	0.21	0.74
57	0.22	0.50
59	0.25	0.57
61	0.27	0.74
63	0.31	0.68
66	0.33	0.81
69	0.36	0.76
72	0.39	0.58
75	0.43	0.60
77	0.46	0.48
83	0.47	0.68

Таблица 1 – Исходные данные.

Для данного примера были заданы следующие начальные параметры:

• 
  
  
• 
  
  
• 
  
  
• 
  
  

Результат работы программы в Matlab:

Получены следующие результаты:

b=0.677124

a1=-2.032669

a2=-0.004779

Количество итераций: 3348

Сумма квадратов отклонений равна: 0.387643

Коэффициент детерминации равен: 0.071853

>>



Рисунок 9 – Сумма квадратов отклонений.

Из полученных результатов можно составить уравнение регрессионной модели:

Пример 1 Excel.

Для реализации решения другим инструментальным средством будет использоваться Excel. Заполняем ячейки Excel исходными данными, а затем на их основе формируем сумму квадратов отклонений и целевую функцию (в ячейке D21 находится целевая функция, а все что выше – квадраты отклонений для каждого исходного данного).



Рисунок 10 – Таблица Excel.

Вызываем “Поиск решения”, указываем все необходимое, нажимаем “найти решение” и получаем ответ.



Рисунок 11 – “Поиск решения”.

В результате работы Excel получаем следующую функцию:

				Сумма квадратов
Excel	0,674993079	-2,016929775	-0,005070394	0,385454646
Matlab	0.677124	-2.032669	-0.004779	0.387643

Таблица 2 – сравнение Matlab и Excel.

Сравнивая результаты, мы видим, что данные практически совпадают. Excel справился с работой чуть лучше.