第六章习题解答
1. 已知约束优化问题:
试从第k次的迭代点 出发,沿由(-1 1)区间的随机数0.562和-0.254所确定的方向进行搜索,完成一次迭代,获取一个新的迭代点。并作图画出目标函数的等值线、可行域和本次迭代的搜索路线。
[解] 1)确定本次迭代的随机方向:
2) 用公式: 计算新的迭代点。步长α取为搜索到约束边界上的最大步长。到第二个约束边界上的步长可取为2,则:
该约束优化问题的目标函数的等值线、可行域和本次迭代的搜索路线如下图所示。
2. 已知约束优化问题:
试以为复合形的初始顶点,用复合形法进行两次迭代计算。
[解] 1)计算初始复合形顶点的目标函数值,并判断各顶点是否为可行点:
经判断,各顶点均为可行点,其中,
2)计算去掉最坏点 后的复合形的中心点:
3)计算反射点(取反射系数)
4)去掉最坏点构成新的复合形,在新的复合形中
,进行新的一轮迭代。
5)计算新的复合形中,去掉最坏点后的中心点得:
6)计算新一轮迭代的反射点得:
3. 设已知在二维空间中的点,并已知该点的适时约束的梯度,目标函数的梯度,试用简化方法确定一个适用的可行方向。
[解] 按公式6-32
点的目标函数梯度为:
点处起作用约束的梯度G为一个阶的矩阵,题中:n=2,J=1:
梯度投影矩阵P为:
则:适用可行方向为:
4. 已知约束优化问题:
试求在点的梯度投影方向。
[解] 按公式6-32
点的目标函数梯度为:
点处起作用约束的梯度G为一个阶的矩阵,题中:n=3,J=1:
梯度投影矩阵P为:
则:适用可行方向为:
5.用内点法求下列问题的最优解:
(提示:可构造惩罚函数,然后用解析法求解。)
[解] 构造内点惩罚函数:
令惩罚函数对x的极值等于零:
得:
舍去负根后,得
当 。
6. 用外点法求下列问题的最优解:
[解] 将上述问题按规定写成如下的数学模型:
subroutine ffx(n,x,fx)
dimension x(n)
fx=x(1)+x(2)
end
subroutine ggx(n,kg,x,gx)
dimension x(n),gx(kg)
gx(1)=x(1)*x(1)-x(2)
gx(2)=-x(1)
end
subroutine hhx(n,kh,x,hx)
domension x(n),hx(kh)
hx(1)=0.0
end
然后,利用惩罚函数法计算,即可得到如下的最优解:
============== PRIMARY DATA ==============
N= 2 KG= 2 KH= 0
X : .1000000E+01 .2000000E+01
FX: .3000000E+01
GX: -.1000000E+01 -.1000000E+01
X : .1000000E+01 .2000000E+01
FX: .3000000E+01
GX: -.1000000E+01 -.1000000E+01
PEN = .5000000E+01
R = .1000000E+01 C = .2000000E+00 T0= .1000000E-01
EPS1= .1000000E-05 EPS2= .1000000E-05
=============== OPTIMUM SOLUTION ==============
IRC= 21 ITE= 54 ILI= 117 NPE= 3759 NFX= 0 NGR= 0
R= .1048577E-13 PEN= .4229850E-06
X : .9493056E-07 .7203758E-07
FX: .1669681E-06
GX: -.7203757E-07 -.9493056E-07
7.用混合惩罚函数法求下列问题的最优解:
[解] 将上述问题按规定写成如下的数学模型:
subroutine ffx(n,x,fx)
dimension x(n)
fx=x(2)-x(1)
end
subroutine ggx(n,kg,x,gx)
dimension x(n),gx(kg)
gx(1)=-log(x(1))]
gx(2)=-x(1)
gx(3)=-x(2)
end
subroutine hhx(n,kh,x,hx)
domension x(n),hx(kh)
hx(1)=x(1)+x(2)-1
end
然后,利用惩罚函数法计算,即可得到如下的最优解:
============== PRIMARY DATA ==============
N= 2 KG= 3 KH= 1
X : .2000000E+01 .1000000E+01
FX: -.1000000E+01
GX: -.6931472E+00 -.2000000E+01 -.1000000E+01
X : .2000000E+01 .1000000E+01
FX: -.1000000E+01
GX: -.6931472E+00 -.2000000E+01 -.1000000E+01
HX: .2000000E+01
PEN = .5942695E+01
R = .1000000E+01 C = .4000000E+00 T0= .1000000E-01
EPS1= .1000000E-05 EPS2= .1000000E-05
=============== OPTIMUM SOLUTION ==============
IRC= 29 ITE= 143 ILI= 143 NPE= 1190 NFX= 0 NGR= 172
R= .7205765E-11 PEN= -.9999720E+00
X : .1000006E+01 .3777877E-05
FX: -.1000012E+01
GX: -.5960447E-05 -.1000006E+01 .6222123E-05
HX: -.2616589E-06
本文来源:https://www.2haoxitong.net/k/doc/40894e4e29ea81c758f5f61fb7360b4c2e3f2af8.html
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