内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点 传统的罚函数法一般分为外部罚函数法和内部罚函数法。外部罚函数法是从非可行解出发逐渐移动到可行区域的方法。内部罚函数法也称为障碍罚函数法，这种方法是在可行域内部进行搜索，约束边界起到类似围墙的作用，如果当前解远离约束边界时，则罚函数值是非常小的，否则罚函数值接近无穷大的方法。由于进化计算中通常采用外部罚函数法，因此本文主要介绍外部罚函数法。在进化计算中，研究者选择外部罚函数法的原因主要是该方法不需要提供初始可行解。需要提供初始可行解则是内部罚函数法的主要缺点。由于进化算法应用到实际问题中可能存在搜索可行解就是NP难问题，因此这个缺点是非常致命的。外部罚函数的一般形式为B(x)=f(x)+[∑riGi+∑cjHj]其中B(x)是优化过程中新的目标函数，Gi和Hj分别是约束条件gi(x)和hj(x)的函数，ri和cj是常数，称为罚因子。Gi和Hj最常见的形式是Gi=max[0，gi(x)]aHj=|hj(x)|b其中a和b一般是1或者2。理想的情况下，罚因子应该尽量小，但是如果罚因子低于最小值时可能会产生非可行解是最优解的情况（称为最小罚因子规则）。这是由于如果罚因子过大或者过小都会对进化算法求解问题产生困难。如果罚因子很大并且最优解在可行域边界，进化算法。
请问，运筹学单纯形法中，基解，基本解，可行解，基本可行解这几个名词的概念，怎样区分？ 基解，也称基本解基可行解，也称基本可行解基解，也称基本解基可行解，也称基本可行解
金融研究生到底学什么？ 本人金融本科，高中理科生，以为金融会涉及到很多计算，但是尽然是天天背书？学的文科数学？tm文科高数文科…
什么是基解、基可行解？（运筹学的） 在一个线性规划模型的标准型下，当某个基被选定之后，这个基对应的非基变量值都被令为0，此时这个线性规划模型标准型的约束条件部分就成为了一个仅包含基变量的线性方程组。
线性规划问题数学模型的三个要素是什么 线性规划问题的形式特征，三个要素组成：1、变量或决策变量；2、目标函数；3、约束条件。求解线性规划问题的基本方法是单纯形法，已有单纯形法的标准软件，可在电子计算机。
最优化方法的基本定义 最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织。
有什么网站介绍数据挖掘算法的实现过程的？ 有没有什么网站、博客或者书籍是讲数据挖掘的各种算法（像是神经网络啊，回归分析啊，树）是怎么通过手工…
请教，不等式约束条件的最优化问题
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。
为什么好多优化问题都是二次规划问题，能否深层次的解释一下？
