优化作业 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：云深无迹lg第1章思考题1.何为约束优化设计问题？什么是无约束优化设计问题？试各举一例说明。机械优化设计问题多属哪一类？2.一般优化问题的数学模型包括哪些部分？写出一般形式的数学模型。3.试简述优化算法的迭代过程。习题1.画出满足下列约束的可行域。g1(X)=3x1+2x1-48≤0g2(X)=x1–18+x2≤0g3(X)=–x1≤0g4(X)=–x2≤02.试将优化问题minF(X)=x12+x22-4x2+4X∈DR2D：g1(X)=1x1+x22≤0g2(X)=x1-3≤0g3(X)=x2≤0的目标函数等值线和约束边界曲线勾画出来，并回答下列问题：(a)X=[1，1]T是不是可行点？(b)是不是可行点？(c)可行域D是否为凸集，用阴影线描绘出可行域的范围。3.已知某约束优化问题的数学模型为minF(X)=(x13)2+(x2-4)2X∈DR2D：g1(X)=x15+x2≤0g2(X)=2.5x1+x2≤0g3(X)=x1≤0g4(X)=x2≤0(1)该问题是线性规划问题还是非线性规划问题？(2)按一定比例画出目标函数F(X)的值分别等于1、2、3时的三条等值线，并在图上划出可行域。(3)在图上确定无约束最优解和约束最优解。(4)若在该问题中又加入等式约束h(x)=x1-x2=0，其约束最优解X*、F(x*)又为多少？第2章思考题1.试说明函数的方向导数与梯度之间的关系？研究函数的。
多元函数的最优化问题 不知道如何求解 类似于求条件极值的拉格朗日法。不同的是：先让约束条件用小于等于不等式表示，且右边为0。用与朗格朗日法相同的方式构造出函数F=目标函数+lamda*约束条件左端。然对F的每。
高数 多元函数微分中约束最优化问题 这里都是必要条件 为什么在题目里可以直接用来推出极值点 明明是 这里面由于最大值和最小值点必然满足这些条件，因而极大值与极小值点必然包含在这些点里面。因而我们只需要代入计算它们的值，值最大的那些点，必定是最大值点；反之，值最小的那些点就是最小值点。
为什么凸优化这么重要？ 看到好多人都在学习凸优化，但是有感觉有多少问题多符合凸优化条件的呢？为什么非得是凸优化这么重要？现…
matlab求极值方法 多元函数无约束优化问题：[xfval]=fminunc(fun，X0)；或[xfval]=fminsearch（fun，X0）其他的：一元函数极小：fminbnd线性规划：linprog二次规划quadprog有约束极小fmincon
