《機械優(yōu)化設(shè)計》復(fù)習(xí)題-答案要點(總13頁)

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1、《機械優(yōu)化設(shè)計》復(fù)習(xí)題解答 一、填空題 1、用最速下降法求f(X)=100(x2- x12) 2+(1- x1) 2的最優(yōu)解時,設(shè)X(0)=[-0.5,0.5]T,第一步迭代的搜索方向為 [-47,-50]T。 2、機械優(yōu)化設(shè)計采用數(shù)學(xué)規(guī)劃法,其核心一是尋找搜索方向,二是計算最優(yōu)步長。 3、當(dāng)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(yīng)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(shè)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+

2、B。 7、設(shè)G為nn對稱正定矩陣,若n維空間中有兩個非零向量d0,d1,滿足(d0)TGd1=0,則d0、d1之間存在共軛關(guān)系。 8、 設(shè)計變量 、 目標(biāo)函數(shù) 、 約束條件 是優(yōu)化設(shè)計問題數(shù)學(xué)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 ,充分條件是 (正定 。 10、 庫恩-塔克 條件可以敘述為在極值點處目標(biāo)函數(shù)的梯度為起作用的各約束函數(shù)梯度的非負(fù)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

3、的新區(qū)間為 [-2.36 10] 。 12、優(yōu)化設(shè)計問題的數(shù)學(xué)模型的基本要素有設(shè)計變量、 目標(biāo)函數(shù) 、 約束條件。 13、牛頓法的搜索方向dk= ,其計算量大 ,且要求初始點在極小點 附近 位置。 14、將函數(shù)f(X)=x12+x22-x1x2-10x1-4x2+60表示成的形式 。 15、存在矩陣H,向量 d1,向量 d2,當(dāng)滿足d1THd2=0,向量 d1和向量 d2是關(guān)于H共軛。 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(zhuǎn)化為外點形式時引入的懲罰因子r數(shù)列,具有單調(diào)遞增特點。 17、采用

4、數(shù)學(xué)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,即求最優(yōu)步長。 18、與負(fù)梯度成銳角的方向為函數(shù)值(下降)的方向,與梯度成直角的方向為函數(shù)值(變化為零)的方向。 19、對于一維搜索,搜索區(qū)間為,中間插入兩個點,則縮短后的搜索區(qū)間為() 20、由于確定(搜索方向)和最佳步長的方法不一致,派生出不同的無約束優(yōu)化問題數(shù)值求解方法。 1、 導(dǎo)出等式約束極值條件時,將等式約束問題轉(zhuǎn)換為無約束問題的方法有(消元法)和(拉格朗日法)。 2、 優(yōu)化問題中的二元函數(shù)等值線,從外層向內(nèi)層函數(shù)值逐漸變(小)。 3、 優(yōu)化設(shè)計中,可行設(shè)計點位(可行域內(nèi))內(nèi)的設(shè)計點。 4、 方向?qū)?shù)定義

5、為函數(shù)在某點處沿某一方向的(變化率) 5、 在n維空間中互相共軛的非零向量個數(shù)最多有(n)個。 6、 外點懲罰函數(shù)法的迭代過程可在可行域外進行,懲罰項的作用是隨便迭代點逼近(邊界)或等式約束曲面。 二、選擇題 1、下面C方法需要求海賽矩陣。 A、最速下降法 B、共軛梯度法 C、牛頓型法 D、DFP法 2、對于約束問題 根據(jù)目標(biāo)函數(shù)等值線和約束曲線,判斷為 ,為 。D A.內(nèi)點;內(nèi)點 B. 外點;外點 C. 內(nèi)點;外點 D. 外點;內(nèi)點 3、內(nèi)點懲罰函數(shù)法可用于求解B優(yōu)化問題。 A

6、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a1、b1,a1

7、必須滿足的條件的是C 。 A. Hk之間有簡單的迭代形式 B.擬牛頓條件 C.與海塞矩陣正交 D.對稱正定 7、函數(shù)在某點的梯度方向為函數(shù)在該點的A。 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,D在構(gòu)成搜索方向時沒有使用到目標(biāo)函數(shù)的一階或二階導(dǎo)數(shù)。 A 梯度法 B 牛頓法 C 變尺度法 D 坐標(biāo)輪換法 9、設(shè)為定義在凸集R上且具有連續(xù)二階導(dǎo)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B。 A 正定

8、 B 半正定 C 負(fù)定 D 半負(fù)定 10、下列關(guān)于最常用的一維搜索試探方法——黃金分割法的敘述,錯誤的是D,假設(shè)要求在區(qū)間[a,b]插入兩點α1、α2,且α1<α2。 A、其縮短率為0.618 B、α1=b-λ(b-a) C、α1=a+λ(b-a)  D、在該方法中縮短搜索區(qū)間采用的是外推法。 11、與梯度成銳角的方向為函數(shù)值A(chǔ)方向,與負(fù)梯度成銳角的方向為函數(shù)值 B 方向,與梯度成直角的方向為函數(shù)值 C方向。 A、上升 B、下降 C、不變 D、為零 12、二維目標(biāo)函數(shù)的無約束極小點就是 B。 A、等值線族的一個共同中

9、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 B 向量。 A 相切 B 正交 C 成銳角 D 共軛 14、下列關(guān)于內(nèi)點懲罰函數(shù)法的敘述,錯誤的是A。 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(yīng)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) 三、問答題(看講義) 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

10、: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(guān)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(quán)轉(zhuǎn)化后,和原目標(biāo)函數(shù)結(jié)合形成新的目標(biāo)函數(shù)——懲罰函數(shù)求解該新目標(biāo)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

11、通過反復(fù)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與牛頓型方法的優(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(xué)規(guī)劃法求解優(yōu)化設(shè)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。 6、什么是共軛方向?滿足什么關(guān)系?共軛與正交是什么關(guān)系? 四、解答題 1、試用梯度法求目標(biāo)函數(shù)f(X)=1.5x12+0.5x22- x1x2-2x1的最優(yōu)解,設(shè)初始點x(0

12、)=[-2,4]T,選代精度ε=0.02(迭代一步)。 解:首先計算目標(biāo)函數(shù)的梯度函數(shù) , 計算當(dāng)前迭代點的 梯度向量值 梯度法的搜索方向為 , 因此在迭代點x(0) 的搜索方向為[12,-6]T 在此方向上新的迭代點為: == = 把新的迭代點帶入目標(biāo)函數(shù),目標(biāo)函數(shù)將成為一個關(guān)于單變量的函數(shù) 令 ,可以求出當(dāng)前搜索方向上的最優(yōu)步長 新的迭代點為 當(dāng)前梯度向量的長度, 因此繼續(xù)進行迭代。 第一迭代步完成。 2、試用牛頓法求f( X )=(x1-2)2+(x1

13、-2x2)2的最優(yōu)解,設(shè)初始點x(0)=[2,1]T。 解1:(注:題目出題不當(dāng),初始點已經(jīng)是最優(yōu)點,解2是修改題目后解法。) 牛頓法的搜索方向為,因此首先求出當(dāng)前迭代點x(0) 的梯度向量、海色矩陣及其逆矩陣 不用搜索,當(dāng)前點就是最優(yōu)點。 解2:上述解法不是典型的牛頓方法,原因在于題目的初始點選擇不當(dāng)。以下修改求解題目的初始點,以體現(xiàn)牛頓方法的典型步驟。 以非最優(yōu)點x(0)=[1,2]T作為初始點,重新采用牛頓法計算 牛頓法的搜索方向為,因此首先

14、求出當(dāng)前迭代點x(0) 的梯度向量、以及海色矩陣及其逆矩陣 梯度函數(shù): 初始點梯度向量: 海色矩陣: 海色矩陣逆矩陣: 當(dāng)前步的搜索方向為: = 新的迭代點位于當(dāng)前的搜索方向上 : == == 把新的迭代點帶入目標(biāo)函數(shù),目標(biāo)函數(shù)將成為一個關(guān)于單變量的函數(shù) 令 ,可以求出當(dāng)前搜索方向上的最優(yōu)步長 新的迭代點為 當(dāng)前梯度向量的長度, 因此繼續(xù)進行迭代。 第二迭代步:

15、 因此不用繼續(xù)計算,第一步迭代已經(jīng)到達最優(yōu)點。 這正是牛頓法的二次收斂性。對正定二次函數(shù),牛頓法一步即可求出最優(yōu)點。 3、設(shè)有函數(shù) f(X)=x12+2x22-2x1x2-4x1,試?yán)脴O值條件求其極值點和極值。 解:首先利用極值必要條件 找出可能的極值點: 令 = 求得,是可能的極值點。 再利用充分條件正定(或負(fù)定)確認(rèn)極值點。 因此正定, 是極小點,極值為f(X*)=-8 4、求目標(biāo)函數(shù)f( X )=x12+x1x2+2x22 +

16、4x1+6x2+10的極值和極值點。 解法同上 5、試證明函數(shù) f( X )=2x12+5x22 +x32+2x3x2+2x3x1-6x2+3在點[1,1,-2]T處具有極小值。 解: 必要條件: 將點[1,1,-2]T帶入上式,可得 充分條件 =40 正定。 因此函數(shù)在點[1,1,-2]T處具有極小值 6、給定約束優(yōu)化問題 min f(X)=(x1-3)2+(x2-2)2 s.t. g1(X)=-x12-x22+5≥0  g2(X)=-x1-2x2+4≥0

17、 g3(X)= x1≥0 g4(X)=x2≥0 驗證在點Kuhn-Tucker條件成立。 解:首先,找出在點起作用約束: g1(X) =0 g2(X) =0 g3(X) =2 g4(X) =1 因此起作用約束為g1(X)、g2(X)。 然后,計算目標(biāo)函數(shù)、起作用約束函數(shù)的梯度,檢查目標(biāo)函數(shù)梯度是否可以表示為起作用約束函數(shù)梯度的非負(fù)線性組合。 = =, 求解線性組合系數(shù) 得到 均大于0 因此在點Kuhn-Tucker條件成立 7、設(shè)非線性規(guī)劃問題

18、 用K-T條件驗證為其約束最優(yōu)點。 解法同上 8、已知目標(biāo)函數(shù)為f(X)= x1+x2,受約束于: g1(X)=-x12+x2≥0 g2(X)=x1≥0 寫出內(nèi)點罰函數(shù)。 解: 內(nèi)點罰函數(shù)的一般公式為 其中: r(1)>r(2) >r(3)… >r(k) … >0 是一個遞減的正值數(shù)列 r(k)=Cr(k-1), 0<C<1 因此 罰函數(shù)為: 9、已知目標(biāo)函數(shù)為f(X)=( x1-1)2+(x2+2)2 受約束于:g1(X)=-x2-x1-1≥0 g2(X)=2-x1-x2≥0 g3(X)=x1≥0 g4(X)=x2≥0

19、 試寫出內(nèi)點罰函數(shù)。 解法同上 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(zhuǎn),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。試寫出這一優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)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(shè)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(xué)模型以及用MATLAB軟件求解的程序。 12、一根長l的鉛絲截成兩段,一段彎成圓圈,另一段彎折成方形,問應(yīng)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(shè)計問題的數(shù)學(xué)模型以及用MATLAB軟件求解的

20、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(shè)計問題的數(shù)學(xué)模型以及用MATLAB軟件求解的程序。 14、薄鐵板寬20cm,折成梯形槽,求梯形側(cè)邊多長及底角多大,才會使槽的斷面積最大。寫出這一優(yōu)化設(shè)計問題的數(shù)學(xué)模型,并用matlab軟件的優(yōu)化工具箱求解(寫出M文件和求解命令)。 15、已知梯形截面管道的參數(shù)是:底邊長度為c,高度為h,面積A=64516mm2,斜邊與底邊的夾角為θ,見圖1。管道內(nèi)液體的流速與管道截面的周長s的倒數(shù)成比例關(guān)系(s只包括底邊和兩側(cè)邊,不計頂邊)。試按照使液體流速最大確定該管道的參數(shù)。寫出這一優(yōu)化設(shè)計問題的數(shù)學(xué)模型。并用matlab軟件的優(yōu)化工具箱求解(寫出M文件和求解命令)。 16、某電線電纜車間生產(chǎn)力纜和話纜兩種產(chǎn)品。力纜每米需用材料9kg,3個工時,消耗電能4kWh,可得利潤60元;話纜每米需用材料4kg,10個工時,消耗電能5kWh,可得利潤120元。若每天材料可供應(yīng)360kg,有300個工時消耗電能200kWh可利用。如要獲得最大利潤,每天應(yīng)生產(chǎn)力纜、話纜各多少米?寫出該優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型以及用MATLAB軟件求解的程序。

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