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文檔簡介
《機械優(yōu)化設計》復習題及答案
一、填空題
1用最速下降法求f(X)=100(x2-X12)2+(1-xl)2的最優(yōu)解時,設X(0)
=[-0.5,0.5]T,第一步迭代的搜索方向為[-47;-50]。
2.機械優(yōu)化設計采用數(shù)學規(guī)劃法,其核心一是建立搜索方向二是計算最佳
步長因子。
3.當優(yōu)化問題是—凸規(guī)劃____的情況下,任何局部最優(yōu)解就是全域最優(yōu)
解。
4、應用進退法來確定搜索區(qū)間時,最后得到的三點,即為搜索區(qū)間的始
點、中間點和終點,它們的函數(shù)值形成高-低-高趨勢。
5.包含n個設計變量的優(yōu)化問題,稱為n維優(yōu)化問題。
6.函數(shù)的梯度為HX+Bo
7、設G為nXn對稱正定矩陣,若n維空間中有兩個非零向量dO,dl,滿
足(dO)TGd『O,則d0、dl之間存在一共輾關系。
8、設計變量、約束條件、目標函數(shù)
是優(yōu)化設計問題數(shù)學模型的基本要素。
9、對于無約束二元函數(shù),若在點處取得極小值,其必要條件是梯度
為零,充分條件是海塞矩陣正定。
10、庫恩-塔克條件可以敘述為在極值點處目標函數(shù)
的梯度為起作用的各約束函數(shù)梯度的非負線性組合。
11.用黃金分割法求一元函數(shù)的極小點,初始搜索區(qū)間,經(jīng)第一次區(qū)
間消去后得到的新區(qū)間為[-2.36,2.36]o
12.優(yōu)化設計問題的數(shù)學模型的基本要素有設計變量、約束條件目標函
數(shù)、
13.牛頓法的搜索方向dk二,其計算量大,且要求初始點在極
小點逼近位置。
14.將函數(shù)f(X)=xl2+x22-xlx2T0xl-4x2+60表示成的形
式。
15.存在矩陣H,向量dl,向量d2,當滿足(dl)TGd2=0,向量
dl和向量d2是關于H共是。
16、采用外點法求解約束優(yōu)化問題時,將約束優(yōu)化問題轉化為外點形式時
引入的懲罰因子r數(shù)列,具有由小到大趨于無窮
特點。
17、采用數(shù)學規(guī)劃法求解多元函數(shù)極值點時,根據(jù)迭代公式需要進行一維
搜索,即求0
二、選擇題
1.下面方法需要求海賽矩陣。
A.最速下降法
B.共知梯度法
C.牛頓型法
D.DFP法
2.對于約束問題
根據(jù)目標函數(shù)等值線和約束曲線,判斷為,
為。
A.內(nèi)點;內(nèi)點
B.外點;外..
C.內(nèi)點;外..
D.夕卜點;內(nèi)點
3.內(nèi)點懲罰函數(shù)法可用于求解優(yōu)化問題。
A無約束優(yōu)化問題
B只含有不等式約束的優(yōu)化問題
C只含有等式的優(yōu)化問題
D含有不等式和等式約束的優(yōu)化問題
4?對于一維搜索,搜索區(qū)間為[a,b],中間插入兩個點al.bl,al<bl,計
算出則縮短后的搜索區(qū)間為o
A[al,bl]
B[bl,b]
C[al,b]
D[a,bl]
5.不是優(yōu)化設計問題數(shù)學模型的基本要素。
A設計變量
B約束條件
C目標函數(shù)
D最佳步長
6.變尺度法的迭代公式為xk+l=xk-akHkVf(xk),下列不屬于Hk必須滿足
的條件的是o
A.Hk之間有簡單的迭代形...
B.擬牛頓條件
C.及海塞矩陣正交
D.對稱正定
7、函數(shù)/(X)在某點的梯度方向為函數(shù)在該點的o
A.最速上升方向
B.上升方向
C.最速下降方向
D.下降方向
8、下面四種無約束優(yōu)化方法中,在構成搜索方向時沒有使用到
目標函數(shù)的一階或二階導數(shù)。
A梯度法
B牛頓法
C變尺度法
D坐標輪換法
9、設為定義在凸集R上且具有連續(xù)二階導數(shù)的函數(shù),則在R上為凸函
數(shù)的充分必要條件是海塞矩陣G(X)在R上處處。
A正定
B半正定
C負定
D半負定
10、下列關于最常用的一維搜索試探方法一一黃金分割法的敘述,錯誤的
是,假設要求在區(qū)間[a,b]插入兩點QLa2,且aka2。
A.其縮短率為0.618
B.al=b-X(b-a)
C.Ql=a+入(b-a)
D.在該方法中縮短搜索區(qū)間采用的是外推法。
11、及梯度成銳角的方向為函數(shù)值上升方向,及負梯度成銳角的方向
為函數(shù)值下降方向,及梯度成直角的方向為函數(shù)值不變方向。
A、上升
B、卜降
C、不變
D、為零
12.二維目標函數(shù)的無約束極小點就是。
A.等值線族的一個共同中心
B.梯度為0的點
C.全局最優(yōu)解
D.海塞矩陣正定的點
13.最速下降法相鄰兩搜索方向dk和dk+1必為向量。
A相切
B正交
C成銳角
D共班
14.下列關于內(nèi)點懲罰函數(shù)法的敘述,錯誤的是。
A可用來求解含不等式約束和等式約束的最優(yōu)化問題。
B懲罰因子是不斷遞減的正值
C初始點應選擇一個離約束邊界較遠的點。
D初始點必須在可行域內(nèi)
15.通常情況下,下面四種算法中收斂速度最慢的是
A牛頓法B梯度法C共枕梯度
法D變尺度法
16.一維搜索試探方法——黃金分割法比二次插值法的收斂速
度
A.慢B.快C.?樣D.不確定
17、下列關于共輒梯度法的敘述,錯誤的
是。A需要求海賽矩陣
B除第一步以外的其余各步的搜索方向是將負梯度偏轉一個角
度C共一梯度法具有二次收斂性
D第一步迭代的搜索方向為初始點的負梯度
三、問答題
1.試述兩種一維搜索方法的原理,它們之間有何區(qū)
答:搜索的原理是:區(qū)間消去法原理
區(qū)別:(1)、試探法:給定的規(guī)定來確定插入點的位置,此點的位置確定
僅僅按照區(qū)間的縮短如何加快,而不顧及函數(shù)值的分布關系,如黃金分割
法
(2)、插值法:沒有函數(shù)表達式,可以根據(jù)這些點處的函數(shù)值,利用插值
方法建立函數(shù)的某種近似表達式,近而求出函數(shù)的極小點,并用它作為原
來函數(shù)的近似值。這種方法稱為插值法,又叫函數(shù)逼近法。
2.懲罰函數(shù)法求解約束優(yōu)化問題的基本原理是什么?
答,基本原理是將優(yōu)化問題的不等式和等式約束函數(shù)經(jīng)過加權轉化后,和
原目標函數(shù)結合形成新的目標函數(shù)一一懲罰函數(shù)(求解該新目標函數(shù)的無
約束極值,以期得到原問題的約束最優(yōu)解
3.試述數(shù)值解法求最佳步長因子的基本思路。
答主要用數(shù)值解法,利用計算機通過反復迭代計算求得最佳步長因子
的近似值
4.試述求解無約束優(yōu)化問題的最速下降法及牛頓型方法的優(yōu)缺點,
答:最速下降法此法優(yōu)點是直接、簡單,頭幾步下降速度快。缺點是收斂
速度慢,越到后面收斂越慢。牛頓法優(yōu)點是收斂比較快,對二次函數(shù)具有
二次收斂性。缺點是每次迭代需要求海塞矩陣及其逆矩陣,維數(shù)高時及數(shù)
量比較大。
5、寫出用數(shù)學規(guī)劃法求解優(yōu)化設計問題的數(shù)值迭代公式,并說明公式中各
變量的意義,并說明迭代公式的意義。
四、解答題
L試用梯度法求目標函數(shù)f(X)=1.5x12+0.5x22-xlx2-2xl的最優(yōu)解,設初
始點x(0)=[-2,4",選代精度£=0.02(迭代一步)。
2、試用牛頓法求f(X)=(x-2)2+(x1-2x2)2的最優(yōu)解,設初始點
x(0)=[2,l]To
3.設有函數(shù)f(X)=xl2+2x22-2xlx2-4xl,試利用極值條件求其極值點和極
值。
4.求目標函數(shù)f(X)=xl2+xlx2+2x22+4x1+6x2+10的極值和極值點。
5、試證明函數(shù)f(X)=2x12+5x22+x32+2x3x2+2x3xl-6x2+3在點[1,1,-2]T
處具有極小值。
6.給定約束優(yōu)化問題
2-2
minf(X)=(xr3)+(x22)
s.t.gl(X);一xl2—x22+5N.
g-(X)=—Xi—2X2+4^0
g3(X)—Xi20
g4(X)=x2^0
驗證在點x=[2,ifKuhn-Tucker條件成立。
7、設非線性規(guī)劃問題
用K-T條件驗證X*=『O]『為其約束最優(yōu)點。
10、如圖,有一塊邊長為6m的正方形鋁板,四角截去相等的邊長為x的方
塊并折轉,造一個無蓋的箱子,問如何截法(x取何值)才能獲得最大容器
的箱子。試寫出這一一優(yōu)化問題的數(shù)學模型以及用MATLAB軟件求解的程序。
11、某廠生產(chǎn)一個容積為8000cm3的平底無蓋的圓柱形容器,要求設計此
容器消耗原材料最少,試寫出這一優(yōu)化問題的數(shù)學模型以及用MATLAB軟件
求解的程序。
12.一根長1的鉛絲截成兩段,一段彎成圓圈,另一段彎折成方形,問應以
怎樣的比例截斷鉛絲,才能使圓和方形的面積之和為最大,試寫出這一優(yōu)
化設計問題的數(shù)學模型以及用MATLAB軟件求解的程序。
13.求表面積為300m2的體積最大的圓柱體體積。試寫出這一優(yōu)化設計問題
的數(shù)學模型以及用MA
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