数学建模学习笔记(8)初等连续优化方法

本文探讨了有约束极值问题的解决方法,包括拉格朗日乘数法的应用及Jacobi矩阵在确定极值点中的作用。通过实例分析长方体水箱表面积最小化问题,介绍了从必要条件到充分条件的判断过程。

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有约束极值问题

        例:在容积xyz=a的条件下设计一个长宽高为x,y,z的长方体无盖水箱,求水箱表面积S的最小值

        约束优化方法:求目标函数f(x,y,z)在约束条件G(x,y,z)=0,H(x,y,z)=0下的极值 

        Jacobi矩阵点击打开链接    

        假定Jacobi矩阵是满秩的,先考虑取极值的必要条件

        由隐函数存在定理,在(xo,yo,zo)附近可以唯一确定y=y(x),z=z(x) (yo=y(x0),zo=z(xo))   它是这个曲线方程的参数形式

         代入目标函数,原问题转化为φ(x)=f(x, y(x), z(x))的无条件极值问题    xo是函数φ(x)的极值点

        对φ(x)求导φ'(x)=0  得到grad f(xo,yo,zo)是曲线在(xo, yo, zo)点处法平面的向量

        法平面是由 grad G(xo,yo,zo)和grad H(xo,yo,zo)张成的,可以用其线性表示

        为条件极值点的必要条件:

                点(xo,yo,zo)存在常数λo μo使得 grad f(xo,yo,zo)=λo grad G(xo,yo,zo)+μo grad H(xo,yo,zo)

        拉格朗日乘数法:点击打开链接

                Lagrange函数:L(x, y, z)=f(x, y, z)-λG(x, y, z)-μH(x, y, z)

                还可推广到n维的情形



无约束极值问题、优化问题

        企业的生产利润、产出水平、生产率尽可能大、成本、污染尽可能小

        建立总收益函数、总成本函数,求极值

        一元函数的极值问题

                判定局部极值的方法..............高中知识吧

                求局部极值的方法........高中知识吧

        多元函数的极值问题

                若Xo是f的极值点,则▽f(Xo)=0  即:f在Xo处的各个一阶偏导数都为零

                或者f的所有二阶偏导数都在Xo附近连续,Xo是f(X)的稳定点

                Hesse矩阵点击打开链接

                若Hf(Xo)是正定矩阵,则有极小值     是负定矩阵,则有极大值

                

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