内点惩罚函数为什么不适用于等式约束 定义1：p(x，q)=f(x)+qs(x）其中，p(x，q）称为惩罚函数.qs(x）为惩罚项，其中q为惩罚因子，是极限为∞的数列.在外点罚函数的求解过程中，需要用到无约束极值的优化方法，由于无法直接得到目标函数的导数，这里采用修正的Pow.
采用直接法求解约束优化问题时，新的迭代点需要同时满足什么条件 一、局部最优解与全局最优解 对于具有不等式约束的优化问题，若目标函数是凸集上的.二、起作用约束与不起作用约束 对于一般约束优化问题，其约束分为两类：等式约束和.三、约束优化问题极小点的条件 约束优化问题极小点的条件，是指在满足约束条件下，.四、库恩-塔克条件 在优化实用计算中，为判断可行迭代点是否是约束最优点，或者对输.
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。
