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。
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。
“自我约束”就是有意识地控制自己，有原则地对待事物。下列关于约束的说法中，正确的是 B
