内点惩罚函数为什么不适用于等式约束 定义1：p(x，q)=f(x)+qs(x）其中，p(x，q）称为惩罚函数.qs(x）为惩罚项，其中q为惩罚因子，是极限为∞的数列.在外点罚函数的求解过程中，需要用到无约束极值的优化方法，由于无法直接得到目标函数的导数，这里采用修正的Powell方法来计算无约束问题来源文章摘要：根据火炮实际射击过程的特点，对经典内弹道模型进行部分修正，考虑了传火过程及挤进过程等，建立了改进型的内弹道零维模型，并提出了相应的优化模型.利用最优化方法对内弹道装药条件、传火及挤进过程进行了优化分析，结果表明：点传火及装药优化分析为提高火炮内弹道性能提供了理论方法和强有力的工具.
粒子群优化算法不收敛的原因！！！！！！ 建议说详细点标准的粒子群算法是利用权重因子ω的线性下降(一般选择0.9到0.4随迭代次数下降)来控制收敛的你说的等式约束是不是把整个公式括起来乘以一个因子的那个粒子群
求解原始问题和对偶问题常用的优化算法有哪些 首先，对偶理论和方法是最优化的基本工具，也是整数规划中内容最丰富、应用最广泛的松弛方法之一。在简单的实际问题中，可以利用拉格朗日松弛和对偶产生线性整数规划的界，从而用分支定界法求解规划问题的最优解。其次，对偶理论中应用最为广泛.
内点法的基本原理以及举例计算 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：yangying435一、内点法1.基本原理内点法的特点是将构造的新的无约束目标函数—惩罚函数定义在可行域内，并在可行域内求惩罚函数的极值点，即求解无约束问题时的探索点总是在可行域内部，这样，在求解内点惩罚函数的序列无约束优化问题的过程中，所求得的系列无约束优化问题的解总是可行解，从而在可行域内部逐步逼近原约束优化问题的最优解。内点法是求解不等式约束最优化问题的一种十分有效方法，但不能处理等式约束。因为构造的内点惩罚函数是定义在可行域内的函数，而等式约束优化问题不存在可行域空间，因此，内点法不能用来求解等式约束优化问题。对于目标函数为mins.t.（32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333433623766u=1，2，3，…m）的最优化问题，利用内点法进行求解时，构造惩罚函数的一般表达式为或者而对于受约束于的最优化问题，其惩罚函数的一般形式为或式中，-惩罚因子，是递减的正数序列，即通常取。上述惩罚函数表达式的右边第二项，称为惩罚项，有时还称为障碍项。说明：当迭代点在可行域内部时，有（=1，2，3，4，…m），而，则惩罚项恒为正值，当设计点由可行域内部向约束边界移动时，惩罚项。
罚函数法和拉格朗日乘子法的区别？ 我的理解是，拉格朗日乘子法的求解是解析的，而求解罚函数是不断迭代的数值方法，不知道这样的理解对不对？
