運(yùn)籌學(xué)―第六章 非線性規(guī)劃_第1頁
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文檔簡介

非線性規(guī)劃,基本概念 凸函數(shù)和凸規(guī)劃 一維搜索方法 無約束最優(yōu)化方法 約束最優(yōu)化方法,基本概念,非線性規(guī)劃問題 非線性規(guī)劃方法概述,非線性規(guī)劃問題,例1 曲線的最優(yōu)擬合問題,例2 構(gòu)件容積問題,非線性規(guī)劃,向量化表示,二維問題的圖解,最優(yōu)解和極小點(diǎn),凸函數(shù)和凸規(guī)劃,凸函數(shù)及其性質(zhì) 凸規(guī)劃及其性質(zhì),凸函數(shù)的定義,定義6.3 設(shè) 為定義在n維歐氏空間中某凸集S上的函數(shù)，若對任何實(shí)數(shù) (0 1) 以及S中任意兩點(diǎn)X(1)和X(2),恒有 ，則稱 為定義在S上的凸函數(shù)。 若對任何實(shí)數(shù) (0 1) 以及S中任意兩點(diǎn)X(1)和X(2),恒有 ,則稱 為定義在S上的嚴(yán)格凸函數(shù)。,凸函數(shù)與凹函數(shù)的幾何意義,凸函數(shù)的性質(zhì),凸函數(shù)的判 定,凸函數(shù)的判定,凸規(guī)劃及其性質(zhì),凸規(guī)劃的性質(zhì),非線性規(guī)劃方法概述,非線性規(guī)劃基本迭代格式,一維搜索方法,Fibonacci法,Fibonacci法的步驟,Fibonacci法的步驟,Fibonacci法的步 驟,0.618法（近似黃金分割法）,第二節(jié) 無約束最優(yōu)化方法,解析法：梯度法（最速下降法），牛頓法 直接法（搜索法）,梯度法（最速下降法）,梯度法(最速下降法)步驟,梯度法計算舉例,牛 頓 法的步驟,牛頓法計算舉例,約束最優(yōu)化方法,約束最優(yōu)化問題的最優(yōu)化條件 懲罰函數(shù)法,約束最優(yōu)化問題的最優(yōu)化條件,K-T條件,懲罰函數(shù)法,罰函數(shù)法 障礙函數(shù)法,罰函數(shù)法

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