约束非线性最优化方法
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工程当中出现更多的是带有约束的最优化问题，这类问题的求解要比无约束优化问题的求解困难得多。主要困难体现在每次迭代时，不仅要使目标函数值下降，还要使得新的近似解落在可行域内部。在有些情况下，可以采用将约束优化问题转化为无约束优化问题加以求解。
背对人潮
东西太多，学不完啊~~~
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内罚函数法
外罚函数法的是从可行域 S 的外部逼近最优解，这样得到的近似最优解只是近似地满足约束条件。对于一些工程实际问题，这样的解是不可接受的，因为它虽是最优解，但并非可行解。为了使迭代点总是可行的，本文介绍一种方法——内罚函数法。原创 2023-12-13 18:22:29 · 1251 阅读 · 1 评论 -
外罚函数法
求解约束最优化问题，一种途径是在可行域内寻找目标函数值下降得迭代点列（可行方向法），这种方法对于带非线性约束的最优化问题求解效果一般都不太理想。（这也就是为什么可行方向法中约束条件一般是线性约束的原因）。本文学习求解有约束最优化的另一种方法，称为罚函数法。它的基本思想是用原问题的目标函数和约束函数构造新的目标函数——罚函数，从而将约束最优化问题转化为无约束最优化问题来求解。原创 2023-12-12 16:19:04 · 1282 阅读 · 0 评论 -
Zoutendijk可行方向法
在约束非线性最优化问题的研究过程中，Zoutendijk 可行方向法是无约束下降算法的自然推广。它的基本思想是从可行点出发，沿着可行方向进行搜索，求出使得目标函数值下降的新的可行点。 算法主要包括选择搜索方向和搜索步长两个主要方面，搜索方向的选择方式不同形成不同的可行方向法。原创 2023-12-07 17:15:13 · 3693 阅读 · 0 评论 -
约束优化问题的最优性条件
针对约束优化问题的最优性条件的探究原创 2023-11-30 17:15:21 · 1900 阅读 · 0 评论