优化设计技术 第二讲 线性规划

目标函数和约束条件都是线性函数的规划问题,称为线性规划.它出现于1937年,1974年丹茨格(Dantzig)提出了单纯形法,使线性规划算法趋于成熟,从而在科研、工业、农业、交通运输、商业以及工程设计     

优化设计技术 第六讲 无约束最优化方法(不用导数)

用导数求解无约束最优化问题的方法(解析法),每次都沿着一个下降方向,收敛是比较快的,但它要求计算目标函数的一阶甚至二阶导数。在大多数工程设计问题中,往往设计变量较多,目标函数复杂,一般很难满足连续、可微和海赛阵正定等件件,也不易求得一阶和二阶导数。这时,解析法就无能为力了。用直接搜索法     

优化设计技术 第七讲 约束最优化方法

在优化设计问题中,大多是有约束的,对于约束优化方法的研究,目前虽不及无约束优化那样完善和深入,但也有不少方法可供选用。根据对约束条件处理方法的不同,有直接法和间接法两大类。直接法的基本思想是设法使每次迭代点限制在可行域内,并一步一步地降低目标函数值,直到最后获得一个在可行域内的约束最优解。直接法常用的有约束随     

第三讲 线性规划的主要解法—单纯形法

单纯形法可以用来解决任何一个线性规划问题,这一方法的缺点是计算步骤冗繁,但如使用电子计算机计算,则无繁复之虞。它是求解线     

优化设计技术——第四讲 非线性规划

目标函数或约束条件为非线性函数的规划问题,称为非线性规划,在最优化设计中它是最为常见的数学形式.第一讲中所举的引例就是一个非线性规划的例子.非线性规划的数学模型一般表示为:     

优化设计技术

最优化设计是在一切可能的设计方案中寻求最优方案的一种先进设计方法,它以数学规划为理论基础并以电子计算机为计算工具来实现的.这种设计方法与传统的设计方法相比,既可以大大缩短设计周期,又能显著的提高设计质量.     

优化设计技术 第五讲 无约束最优化方法(使用导数)

上一讲我们介绍了用搜索法求函数极小点的迭代步骤.现介绍无约束最优化方法.其迭代公式为:要实现极小化,应保证目标函数值一次比一次小,即有:当搜索方向s~(k)确定后,可用前而讲过的0.618法或二次插值法来求景优步长a~(k),