机械优化设计作业 已经发给你了，请注意查收；是上一届用过的，不过你可以改一下数据；
如何确定不等式约束优化问题的初始内点 未解决问题 等待您来回答 奇虎360旗下最大互动问答社区
外点惩罚函数法
内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点？
优化算法中的惩罚函数是怎么来的？ 惩罚算法的优点在哪里，“惩罚”这个名字又是怎么来的。最近做最优化分析需要用到这个，但是发现网上相关文章和浅显的例子都比较少，特别是中文的。自己不算很了解，先稍微。
遗传算法优化问题中，有关线性约束（非线性约束）怎么在程序中实现？ 优化问题中解决约束一般采用罚函数的方法，这样的论文很多，找一篇看看就知道怎么了。大致意思是，要是某个个体离约束很近，或者就在约束上（满足某个约束条件），那算法就“惩罚”他一下，惩罚的措施多样，可以让这个个体参数全部重置，也可以让这个个体等于某个极限值。其他的约束方法大同小异。
惩罚函数法求解约束优化问题的基本原理是什么 倒，这要是从最基本的讲 那岂不是要n年时间了，你怎么着的吧问题具体点啊，描述清楚点，是卡在那一步。就我知道的，初始点的选取是你自己定的，而她本身对于好的结果的影响。
分别用内点惩罚函数法和外点惩罚函数法求解下列约束优化问题（用matlab编程） function main()clc；clear all；close all；options=optimset('Algorithm'，'interior-point'，'Display'，'off')；if exitflag=1fprintf('\\n利用内copy点法：2113\\n')x(1)，x(2)，fval)；elsefprintf('\\n未找到最优解！1653\\n')；endfunction f=net_fun(x)f=x(1)^2+x(2)^2；for k=1：100%外点法e迭代循62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333433633532环.x1=a(k)；x2=b(k)；e=m(k)；for n=1：100%梯度法求最优值。f1=subs(fx1)；求解梯度值和海森矩阵f2=subs(fx2)；f11=subs(fx1x1)；f12=subs(fx1x2)；f21=subs(fx2x1)；f22=subs(fx2x2)；if(double(sqrt(f1^2+f2^2)))%最优值收敛条件a(k+1)=double(x1)；b(k+1)=double(x2)；f0(k+1)=double(subs(f))；扩展资料：根据约束的特点，构造某种惩罚函数，然后加到目标函数中去，将约束问题求解转化为一系列的无约束问题。这种“惩罚策略”，对于无约束问题求解过程中的那些企图违反约束条件的目标点给予惩罚。通过上述方法，可以把有约束的问题化为无约束问题求解。也就是所谓的外罚函数法。但是外罚函数的原理主要是应用了近似最优并且近似可行的，近似最优可以接受，但是近似可行在实际运用中让人无法接受。这一点可以由内罚函数解决。
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题
