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最优化问题

工程设计中最优化问题(optimization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计指标(目标)达到最优值。因此,最优化问题通常可以表示为数学规划形式的问题。

最优化问题基本信息

最优化问题基本原理

设计变量与设计空间

式子中的
维实数空间(记为
)中的一个向量,它由
个分量
组成。它是在最优化过程中变化而决定设计方案的量,即在最优化中需要进行选择的一组数值,称为设计变量向量。从几何上讲,每个变量向量就是以各变量分量为坐标轴的变量空间的一个点。当
时,即只有一个变量分量,这个变量沿直线变化;当
时,即只有两个变量分量时,这个变量向量的所有点组成一平面;而当
时,组成立体空间。有三个以上变量分量时,则构成多维空间。设计空间的每一个设计变量向量对应于一个设计点,即对应于一个设计方案。设计空间包含了该项设计的所有可能方案。

目标函数

式子中的
称为目标函数。它是设计变量向量的实值连续函数,通常还假定它有二阶连续偏导数。目标函数是比较可供选择的许多设计方案的依据,最优化的目的就是要使它取极值。在变量空间中,目标函数取某常值的所有点组成的面称为等值面。即它是使目标函数取同一常数值的点集:

,即只有两个变量分量时为等值线。

等值面具有以下性质:

(1)有不同值的等值面之间不相交。因为目标函数是单值函数。

(2)除了极值点所在的等值面以外,不会在区域的内部中断。因为目标函数是连续函数。

(3)等值面稠密的地方,目标函数值变化得比较快;稀疏的地方变化得比较慢。

(4)一般地说,在极值点附近等值面近似地呈现为通信椭圆面族。 2100433B

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最优化问题造价信息

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最优化问题概念

工程设计中最优化问题(optimization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计指标(目标)达到最优值。因此,最优化问题通常可以表示为以下的数学规划形式的问题。

对于一组可用列向量

表示的变量,我们的目的是

式中的
是“
”的缩写,表示“在
约束条件之下”。
是指目标函数
取最大值或最小值。

因此,进行工程优化设计时,应将工程设计问题用上述形式表示成数学问题,再用最优化的方法求解。这项工作就是建立优化设计的数学模型。

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最优化问题常见问题

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最优化问题文献

冷库的最优化设计与应用 冷库的最优化设计与应用

冷库的最优化设计与应用

格式:pdf

大小:769KB

页数: 6页

冷库的最优化设计与应用——冷库是冷链体系的关键设备之一,其设计技术的优劣,将直接关系到冷库的初期建设总投资、后期冷库的运行费用、管理费用等一系列重要的经济指标;在一定程度上决定了冷库在食品的加工、存储过程中的经济效益。本文通过对冷库的计算机优化...

约束最优化问题约束最优化问题的解法

约束最优化问题就是求目标函数

满足约束条件
的极值问题。因此,约束最优化,也称条件极值 。

约束最优化问题的解法有两种:

约束最优化问题化约束最优化问题为无约束最优化问题

例1 最大面积 设长方形的长、宽之和等于

问长方形的长、宽如何设计,才能使面积最大"para" label-module="para">

解: 这就是一个约束最优化问题:设长方形的长为x,宽为y,求目标函数A=xy在条件x y=a之下的最大值。

由于从约束条件x y=a中容易解出y=a-x,代入目标函数

问题归结为求一元函数A(x)的极值。

,得驻点
。这是实际问题,最值一定存在,则
就是最大值点。因此,当
时,长方形面积最大,其最大值为

从上述例子可以看出化约束最优化问题为无约束最优化问题的思路:从约束条件

中解出
并将它代人目标函数
于是,问题就转化为求一元函数

的无约束最优化问题。

但是,这种方法有局限性,因为有时从约束条件

中解出y或x并非易事。因此,下面介绍另一种方法 。

约束最优化问题拉格朗日乘数法

这一方法的思路是:把求约束最优化问题转化为求无约束最优化问题,看它应该满足什么样的条件"para" label-module="para">

是函数
在约束条件
下的约束最优化问题的极值点。如果函数
在点(x,y)的邻域内有连续偏微商,且
不全为0(不妨设
≠0),则根据费马引理,一元函数
在点x的微商

由隐微分法,有

是由
所确定,所以

代入上式,消去
,得

则有

称满足此方程组(1)的点(x,y)为可能极值点。

为了便于记忆,并能容易地写出方程组(1),我们构造一个函数

为拉格朗日函数。则方程组(1)可以记为

于是,我们把用拉格朗日乘数法求解约束最优化问题的步骤归纳如下:

①构造拉格朗日函数

称为拉格朗日乘数;

②解方程组

得点(x,y)为可能极值点;

③根据实际问题的性质,在可能极值点处求极值 。2100433B

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约束最优化问题基本介绍

约束最优化问题(constrained optimization problem)是指具有约束条件的非线性规划问题。极小化问题的一般形式为

仅有等式约束条件的约束最优化问题,可采用消元法、拉格朗日乘子法或罚函数法,将其化为无约束最优化问题求解;对于含有等式约束和不等式约束条件的最优化问题,可采用以下方法:将不等式约束化为等式约束;将约束问题化为无约束问题;将非线性规划问题用线性逼近的方法来近似求解;在可行域中沿某方向作一维搜索,寻求最优解 。

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结构最优化问题的进一步研究项目摘要

结构最优化问题的研究具有重要的理论价值,同时有广泛的应用背景。很多重要的实际问题都可以归结为结构最优化问题,因此对此方向的研究越来越的到国内专家学者的关注。我们拟对起进行进一步的研究。设计一些更有效的结构,拟牛顿算法及其软件,分析其收敛性。推动一般结构最优化理论的进一步发展。... 2100433B

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