最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：sdwangyunteng外点惩罚函数法惩罚函数法-基本概念在机械设计问题中，大多数的优化问题都属于有约束问题，其数学模型的一般形式为：为了将式（5-1）的约束优化计算问题转化为无约束问题求解，需要引入一个新的目标函数，即式中Ф（x，r1，r2)—约束问题转换后的新目标函数；r1，r2—两个不同的加权参数；G[gu（x）]，H[hv（x）]—分别由约束函数gu（x）和hv（x）所定义的某种形式的泛函数。由于在新目标函数中包含了各类约束条件，因而再求它的极值过程中随时调整设计点使它不违反约束条件，最终找到原问题的约束最优解。定义惩罚函数法（SUMT法）又称序列无约束极小化技术。这样定名，主要是在求新目标函数的极小值时，需要不断调整加权参数r1（k）和r2（k）（k=0，1，2…），使其新目标函数Ф（x，r1（k），r2（k）)极小点的序列x*(r1（k），r2（k）)(k=0，1，2…)逐渐收敛到原问题的约束最优解上。因此要求满足三个极限性质并在求函数Ф（x，r1（k），r2（k）)的极小化过程中，当设计点x不满足约束条件时，使和的函数值增大，这样就对函数Ф（x，r1（k），r2（k）)给予“惩罚”。因此称新目标函数Ф（x，r1（k），r2（k）)为惩罚函数或增广。
罚函数法和拉格朗日乘子法的区别？ 我的理解是，拉格朗日乘子法的求解是解析的，而求解罚函数是不断迭代的数值方法，不知道这样的理解对不对？
内点法是什么意思 内部罚函数（内点法） 内部罚函数（内点法）对于仅带不等式约束的非线性规划问题，也可考虑使用另一种“惩罚”方式。引进的罚函数的作用相当于在可行域的边界上设置障碍，。
