内点法外点法求解最优化问题中初始点有什么用？？？ 内标法 internal standard method 是色谱分析中一种比较准确的定量方法，尤其在没有标准物对照时，此方法更显其优越性。内标法是将一定重量的纯物质作为内标物（参见内标物条）加到一定量的被分析样品混合物中，然后对含有内标物的样品进行色谱分析，分别测定内标物和被测组分的峰面积（或峰高）及相对校正因子，按下列公式即可求出被测组分在样品中的百分含量：Ai fi WsWi%-100%As fs W式中Wi%为被测组分的百分含量；Ai，As分别为组分和内标物的峰面积；fi，fs分别为组分和内标物的相对校正因子；Ws为内标物的重量；W为样品的重量。外表法就是用标准品的峰面积或峰高与其对应的浓度做一条标准曲线，测出样品的峰面积或峰高，在标准曲线上查出其对应的浓度，这是最常用的一种定量方法，内标法是对应外表法说的，外表法需要用样品和标准品对比，但是有时我们很难保证样品和标准品进的体积是一样的，毕竟要有误差，这时候就用内标法，就是在外标法的基础上，在样品和标准品里在加入一种物质，通过加入物质的峰面积或峰高的变化，就可以看出我们标准品和样品进样体积的差别，但同时会引进加入物质的秤量误差.所以一般用外标法来定量，如果进样体积很难掌握，就用内标法，可以消除进。
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题对于目标函数f最小，小弟用惩罚函数处理约束条件，把约束适当惩罚放入适应度函数中，那么最后求解适应度函数F最小即可，但是有一个问题：最后小弟该把F的值作为目标函数值呢，还是找出最优个体后，求f作为目标函数？龚纯的《matlab最优化计算》里面都是将F的值作为目标函数值的~
求解非线性规划问题？ 最低0.27元/天开通文库会员，可在文库查看完整内容>；原发布者：jiwenjuan996非线性规划问题的求解方法Content无约束非线性规划问题有约束非线性规划问题Matlab求解有约束非线性规划问题一.无约束问题？一维搜索指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。逐次插值逼近法近似黄金分割法（又称0.618法）？无约束最优化指寻求n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这些迭代算法的基本思想是：在一个近似点处选定一个有利搜索方向，沿这个方向进行一维寻查，得出新的近似点。然后对新点施行同样手续，如此反复迭代，直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同，可以有各种算法。最速下降法（负梯度法）Newton法共轭梯度法拟Newton法变尺度法二.有约束问题（一）罚函数法（SUMT）1、算法思想：将有约束优化问题转化为一系列无约束优化问题进行求解.(SequentialUnconstrainedMinimizationTechnique-SUMT）2、算法类型：外点法（外惩法）内点法（内惩法）3、问题：4.1、外点法（外部惩罚函数法）：外点法框图：kk1初始x(0)，10，10。
