第一讲 优选法,五、其他几种常用的优选法,复习引入,,适用目标函数为单峰的情形，第1个 试验点确定在因素范围的0.618处，后续 试点可以用“加两头，减中间”的方法来 确定.,用0.618法确定试点时，从第2次试 验开始，每一次试验都把存优范围缩小 为原来的0.618.因此，n次试验后的精度 为,1. 0.618法,复习引入,,2. 斐波那契数列,1，1，2，3，5，8，13，21，34,,复习引入,,2. 斐波那契数列,1，1，2，3，5，8，13，21，34,,3.黄金分割常数的近似分数列,复习引入,,3. 分数法,适用目标函数为单峰的情形，第1个 试验点确定在因素范围的黄金分割近似 分数处，后续试点可以用“加两头，减 中间”的方法来确定.,复习引入,,3. 分数法,适用目标函数为单峰的情形，第1个 试验点确定在因素范围的黄金分割近似 分数处，后续试点可以用“加两头，减 中间”的方法来确定.,4. 0.618法和分数法的区别 0.618法:适合a,b区间上的实数试点问题 分数法:适合a,b区间上的有限试点问题,复习引入,,5. 分数法的最优性,2次试验可以最多处理2个试点问题 3次试验可以最多处理4个试点问题 4次试验可以最多处理7个试点问题 5次试验可以最多处理12个试点问题 6次试验可以最多处理20个试点问题 n次试验可以最多处理(Fn+11)个试 点问题,讲授新课,案例1有一条10km长的输电线 路出现了故障，路的一端A处有 电，在另一端B处没有电，要迅速查 出故障所在位置.,一、对分法,讲授新课,0.618法和分数法都是先做两个试 验，然后再通过比较，确定存优范围， 不断地将试验范围缩小，最后找到最 佳点.现在找输电线路故障所在位置， 我们只需在AB之间的任意点C做检查， 就能根据点C是否有电，判断出故障在 哪一段，从而缩小故障范围，而不需 要做两个试验进行比较.那么，如何选 取每次的检查点才能迅速找出故障位 置呢？,讲授新课,第一个检查点C安排路中间， 如果有电，说明故障不在AC而在CB 段，接着在CB中点D检查，如果没有 电，说明故障在CD部分，再在CD中 点E检查，如此类推，很快就能找出 故障的位置.,讲授新课,这个方法的要点是每个试点都取 在因素范围的中点，将因素范围对分 为两半，所以这种方法就称为对分法. 用这种方法做试验的效果较0.618法好， 每次可以去掉一半.,讲授新课,那么是不是所有的问题都可以用对 分法呢？,讲授新课,那么是不是所有的问题都可以用对 分法呢？,不是的.如果每做一次试验，根据结 果，可以决定下次试验的方向，就可以 用对分法.,讲授新课,例如案例1中，根据有没有电就可以判断 是哪段线路有故障，下次就在有故障的一段 检查.决定下次试验方向，只要满足以下两个 条件就可以：一是要有一个标准，对分法每 次只有一个试验结果，如果没有一个标准， 就无法鉴别试验结果的好坏，案例1中的标准 是有没有电；二是要预知该因素对指标的影 响规律，也就是说，能够从一个试验的结果 直接分析出该因素的值是取大了还是取小了， 案例1中，根据检查点是否有电，知道下一个 应该离A点更近些还是更远些.如果没有这一 条件就不能确定下一次应该在哪个因素范围 进行试验.,讲授新课,案例2 在商品价格竞猜游戏中,每 一次试猜时，如何给出商品估价就可 以最迅速地猜出真实价格？,讲授新课,讲授新课,可以发现对分法和0.618法及分数法， 在确定下一个试点时，比较的对象是不 同的.后两种方法是两个试点上的试验结 果的比较，而对分法是一个试点上的试 验结果与已知标准（或要求）的比较.所 以在满足目标函数为单峰的假设下，使 用对分法还需要满足具有已知标准这个 条件.从效果上看，对分法比0.618法及 分数法好，每一次试验可以去掉一半的 因素范围.相对于0.618法及分数法，对分 法更简单，易操作.,讲授新课,思 考,分别用0.618法和对分法安排试验， 找出蒸馒头时合适的放碱量，哪种方法 会更有效呢？为什么？,讲授新课,二、盲人爬山法,在实际的生产实践和科学试验中，某些 因素不允许大幅度调整.例如，设备正在运行 中，如果坏一次损失会很大；某些成分含量 的多少对结果影响很大，甚至由于该成分的 过量破坏了试验装置的清洁度，而影响下一 次试验结果的正确性.这些试验用0.618法、分 数法或对分法就不很合适.这种限制要求我们 在原有生产条件的基础上逐步探索，逐步提 高，就像盲人爬山一样，在立足处，对前后 两个方向进行试探，如果前面高了就向前走 一步，否则试探后面，如果前后都比某点低， 就说明达到山顶了.,讲授新课,盲人爬山法的操作步骤是：先找一个起 点A(可以根据经验或估计)，在A点做试验后 可以向该因素的减少方向找一点B做试验.如 果好，就继续减少；如果不好，就往增加方 向找一点C做试验.如果C点好就继续增加，这 样一步一步地提高.如果增加到E点，再增加 到F点时反而坏了，这时可以从E点减少增加 的步长，如果还是没有 E点好，则E就是该因素 的最佳点.这就是单因素 问题的盲人爬山法.,讲授新课,盲人爬山法的效果快慢与起点关系很大， 起点选得好可以省好多次试验.所以对爬山来 说，试验范围的正确与否很重要.另外，每步 间隔的大小，对试验效果关系也很大.在实践 中往往采取“两头小，中间大”的办法.也就是 说，先在各个方向上用小步试探一下，找出 有利于寻找目标的方向，当方向确定后，再 根据具体情况跨大步，快接近最佳点时再改 为小步.如果由于估计不正确，大步跨过最佳 点，这时可退回一步，在这一步内改用小步 进行.一般说来，越接近最佳点的时候，效果 随因素的变化越缓慢.,讲授新课,这个方法还可以应用在某些可变因素要 调到某点，必须经过由小到大或由大到小的 连续过程的问题上.像改变气体和液体的流速、 温度；仪器调试中的可变电容、可变电阻； 等等，采用爬山法比较合适.试验中，可以边 调整边检查，调到最佳点时就固定下来.一般 在大生产中爬山法较常用.,讲授新课,(1)均分分批试验法 (2)比例分割分批试验法,三、分批试验法,讲授新课,从效果上看，比例分割法比均匀法 好.但是比例分割法每批中的试验点挨得 太近，如果试验效果差别不显著的话， 就不好鉴别.因此，这种方法比较适用于 小的因素变动就能引起结果的显著变化 的情形.,讲授新课,究竟一批安排几个试验合适呢？这 要根据具体的情况而定.如果做一次试验 很方便，消耗很少，时间很短；或检验 很麻烦，时间又长；或代价很大，而且 每次检验可以有好多样品同时进行，在 这种情况下每批试验可多做几个，即将 试验范围分得细一些；否则就少做几个.,讲授新课,四、多峰的情形,y,,,,O,x,a,b,,f(x),一般可以采用以下两种方法.,讲授新课,,,,,,,,,,,,,,,图1,图2,(2)先做一批分布得比较均匀的试验， 看它是否有“多峰”现象.如果有，则分区 寻找，在每个可能出现“高峰”的范围内 做试验，把这些“峰”找出来.第一批分布 均匀的试点最好以下述比例分： ：0.618：0.382.(图1)这样有峰值的 范围总是成(,) 或(, )形式(图2).,讲授新课,对每个留下的区域应用0.618法就 可以用上已做过的试验结果，从而减少 试验的次数.,讲授新课,课后作业,1.阅读教材P. 11-P.17；,。