机械优化设计复习题
一.单项选择题
1．一个多元函数()F X 在X *
附近偏导数连续，则该点位极小值点的充要条件为（ ）
A ．()
*0F X ?= B. ()*
0F X ?=,()
*H X 为正定
C ．()
*0H X = D. ()*
0F X ?=,()
*H X 为负定
2.为克服复合形法容易产生退化的缺点，对于n 维问题来说，复合形的顶点数K 应（ ）
A ． 1K n ≤+ B. 2K n ≥ C. 12n K n +≤≤ D. 21n K n ≤≤-
3．目标函数F （x ）=4x 2
1+5x 22，具有等式约束，其等式约束条件为h(x)=2x 1+3x 2-6=0,则目
标函数的极小值为（ ）
A ．1
B ． 19.05
C ．0.25
D ．0.1
4.对于目标函数F(X)=ax+b 受约束于g(X)=c+x ≤0的最优化设计问题，用外点罚函数法求解
时，其惩罚函数表达式Φ(X,M (k)
)为( )。
A. ax+b+M (k){min ［0,c+x ］}2，M (k)
为递增正数序列
B. ax+b+M (k){min ［0,c+x ］}2，M (k)
为递减正数序列
C. ax+b+M (k){max ［c+x,0］}2，M (k)
为递增正数序列hn
D. ax+b+M (k){max ［c+x,0］}2，M (k)
为递减正数序列
1.B
2.C
3.B
4.B
5.A
6.B
7.D
8.B
9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19.B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B
5.黄金分割法中，每次缩短后的新区间长度与原区间长度的比值始终是一个常数，此常数是（ ）。 A.0.382 B.0.186 C.0.618 D.0.816
6.F(X)在区间［x 1,x 3］上为单峰函数，x 2为区间中一点，x 4为利用二次插值法公式求得的近似极值点。如x 4-x 2>0,且F(x 4)>F(x 2)，那么为求F(X)的极小值，x 4点在下一次搜索区间内将作为( )。
A.x 1
B.x 3
C.x 2
D.x 4 7.已知二元二次型函数F(X)=
AX X 21T
，其中A=??
????4221，则该二次型是( )的。 A.正定 B.负定 C.不定 D.半正定 8.内点罚函数法的罚因子为（ ）。
A.递增负数序列
B.递减正数序列
C.递增正数序列
D.递减负数序列
9.多元函数F(X)在点X *
附近的偏导数连续，?F(X *
)=0且H(X *
)正定，则该点为F(X)的
（ ）。 A.极小值点 B.极大值点 C.鞍点 D.不连续点 10.F(X)为定义在n 维欧氏空间中凸集D 上的具有连续二阶偏导数的函数，若H(X)正定，则称F(X)为定义在凸集D 上的（ ）。
A.凸函数
B.凹函数
C.严格凸函数
D.严格凹函数
1.B
2.C
3.B
4.B
5.A
6.B
7.D
8.B
9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19.B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B
11.在单峰搜索区间[x 1 x 3] (x 1 12.用变尺度法求一n 元正定二次函数的极小点，理论上需进行一维搜索的次数最多为（ ） A. n 次 B. 2n 次 C. n+1次 D. 2次 13.在下列特性中，梯度法不具有的是（ ）。 A.二次收剑性 B.要计算一阶偏导数 C.对初始点的要求不高 D.只利用目标函数的一阶偏导数值构成搜索方向 14.外点罚函数法的罚因子为（ ）。 A.递增负数序列 B.递减正数序列 C.递增正数序列 D.递减负数序列 15.内点惩罚函数法的特点是（ ）。 A ．能处理等式约束问题 B.初始点必须在可行域中 C.初始点可以在可行域外 D.后面产生的迭代点序列可以在可行域外 16.约束极值点的库恩—塔克条件为?F(X)=)X (g i q 1 i i ?λ- ∑=，当约束条件 g i (X)≤ 0(i=1,2,…,m)和λi ≥0时，则q 应为 ( )。 A.等式约束数目； B.不等式约束数目； C.起作用的等式约束数目 D.起作用的不等式约束数目 17 已知函数F(X)=-122212 1x 2x x x 2x 2+-+，判断其驻点(1，1)是( )。 A.最小点 B.极小点 C.极大点 D.不可确定 18．对于极小化F(X)，而受限于约束g μ(X)≤0(μ=1,2,…,m)的优化问题，其内点罚函数表 达式为（ ） A. Ф(X, r (k) )=F(X)-r (k) 11/() g X u u m =∑ B. Ф(X, r (k))=F(X)+r (k) 11/() g X u u m =∑ C. Ф(X, r (k))=F(X)-r (k) max[,()]01 g X u u m =∑ D. Ф (X, r (k))=F(X)-r (k) min[,()]01 g X u u m =∑ 19. 在无约束优化方法中，只利用目标函数值构成的搜索方法是( ) A. 梯度法 B. Powell 法 C. 共轭梯度法 D. 变尺度法 1.B 2.C 3.B 4.B 5.A 6.B 7.D 8.B 9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19.B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B 20. 利用0.618法在搜索区间［a,b ］内确定两点a 1=0.382,b 1=0.618，由此可知区间［a,b ］的值是( ) A. ［0,0.382］ B. ［0.382,1］ C. ［0.618,1］ D. ［0,1］ 21. 已知函数F(X)=x 12+x 22 -3x 1x 2+x 1-2x 2+1，则其Hessian 矩阵是( ) A. ???? ??--2332 B. ??????2332 C. ?? ????2112 D. ??? ???--3223 22. 对于求minF(X)受约束于g i (x)≤0(i=1,2,…,m)的约束优化设计问题，当取λi ≥0时， 则约束极值点的库恩—塔克条件为( ) A. ?F(X)= ∑=?λm 1 i i i (X)g ,其中λ i 为拉格朗日乘子 B. -?F (X)= ∑=?λm 1i i i (X)g ,其中λ i 为拉格朗日乘子 C. ?F(X)= ∑=?λq 1i i i (X)g ,其中λ i 为拉格朗日乘子，q 为该设计点X 处的约束面数 D. -?F(X)= ∑=?λq 1 i i i (X)g ,其中λ i 为拉格朗日乘子，q 为该设计点X 处的约束面数 23. 在共轭梯度法中，新构造的共轭方向S (k+1) 为( ) A. S (k+1)= ?F(X (k+1))+β(k)S (K)，其中β(k) 为共轭系数 B. S (k+1)=?F(X (k+1))－β(k)S (K)，其中β(k) 为共轭系数 C. S (k+1)=-?F(X (k+1))+β(k)S (K)，其中β(k) 为共轭系数 D. S (k+1)=-?F(X (k+1))－β(k)S (K)，其中β(k) 为共轭系数 24. 用内点罚函数法求目标函数F(X)=ax+b 受约束于g(X)=c-x ≥0的约束优化设计问题，其惩罚函数表达式为( ) A. ax+b-r (k) x -c 1，r (k) 为递增正数序列 B. ax+b-r (k) x -c 1，r (k) 为递减正数序列 C. ax+b+ r (k) x -c 1，r (k) 为递增正数序列 D. ax+b+r (k) x -c 1，r (k) 为递减正数序列 25. 已知F(X)=x 1x 2+2x 22 +4,则F(X)在点X (0) =? ?? ?? ?-11的最大变化率为( ) A. 10 B. 4 C. 2 D. 10 26.在复合形法中，若映射系数α已被减缩到小于一个预先给定的正数δ仍不能使映射点可 行或优于坏点，则可用（ ） A.好点代替坏点 B.次坏点代替坏点 C.映射点代替坏点 D.形心点代替坏点 1.B 2.C 3.B 4.B 5.A 6.B 7.D 8.B 9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19.B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B 27. 优化设计的维数是指( ) A. 设计变量的个数 B. 可选优化方法数 C. 所提目标函数数 D. 所提约束条件数 28.在matlab 软件使用中，如已知x=0:10，则x 有______个元素。 A. 10 B. 11 C. 9 D. 12 29.如果目标函数的导数求解困难时，适宜选择的优化方法是（ ）。 A. 梯度法 B. Powell 法 C. 共轭梯度法 D. 变尺度法 30.在0.618法迭代运算的过程中，迭代区间不断缩小，其区间缩小率在迭代的过程中（ ）。 A ．逐步变小 B 不变 C 逐步变大 D 不确定 二 填空 1.在一般的非线性规划问题中，kuhn-tucker 点虽是约束的极值点，但 是全域的最优点。 2.判断是否终止迭代的准则通常有 . 和 三种形式。 3.当有两个设计变量时，目标函数与设计变量关系是 中一个曲面。 4.函数在不同的点的最大变化率是 。 5.函数()2212144f x x x x =+-+，在点() []132T X = 处的梯度为 。 6.优化计算所采用的基本的迭代公式为 。 7．多元函数F （x ）在点x * 处的梯度▽F （x * ）＝0是极值存在的 条件。 8．函数F （x ）=3x 2 1+x 2 2-2x 1x 2+2在点（1，0）处的梯度为 。 9．阻尼牛顿法的构造的迭代格式为 。 10．用二次插值法缩小区间时，如果p x x <2，p f f >2，则新的区间（a,b ）应取作 ， 用 以判断是否达到计算精度的准则是 。 11.外点惩罚函数法的极小点是从可行域之 向最优点逼近，内点惩罚函数法的极小点是从可行域之 向最优点逼近。 12．罚函数法中能处理等式约束和不等式约束的方法是 罚函数法。 13.Powell 法是以 方向作为搜索方向。 14.当有n 个设计变量时，目标函数与n 个设计变量间呈 维空间超曲面关系。 1．不 2。距离.目标函数改变量.梯度 3。三维空间 4。不同的 5。[]T 42 6．k k k k d x x α+=+1 7。必要条件 8。][T 2 6- 9。()[]()k k k k x f x f x ??--12α 10．[]b x 2 ,ε<-a b ? 11.外.内 12.。混合 13.。逐次构造共轭 14.。n+1 三 问答题 1. 变尺度法的基本思想是什么？ 2. 梯度法的基本原理和特点是什么？ 3．什么是库恩－塔克条件？其几何意义是什么？ 4. 在内点罚函数法中，初始罚因子的大小对优化计算过程有何影响? 5. 选择优化方法一般需要考虑哪些因素? 6. 满足什么条件的方向是可行方向？满足什么条件的方向是下降方向？作图表示。 7. 简述传统的设计方法与优化设计方法的关系。 8. 简述对优化设计数学模型进行尺度变换有何作用。 9. 分析比较牛顿法.阻尼牛顿法和共轭梯度法的特点 10．为什么选择共轭方向作为搜索方向可以取得良好的效果？ 11．多目标问题的解与单目标问题的解有何不同？如何将多目标问题转化为单目标问题求 解？ 12.黄金分割法缩小区间时的选点原则是什么？为何要这样选点？ 四.计算题 1.用外点法求解此数学模型 ()()min .. 10F X x s t g x x =??? =-≤?? 2 将()2 2 121212262233f x x x x x x x =+++++写成标准二次函数矩阵的形式。 3 用外点法求解此数学模型 ：()()()12 2 11221min ..00 f X x x s t g X x x g X x =+=-≤=-≤ 4 求出()2 2 1122262420f x x x x x =-+-+的极值及极值点。 5 用外点法求解此数学模型 ：()()()()3 1211221min 13 ..10 f X x x s t g X x g X x =++=-+≤=≥ 6．用内点法求下列问题的最优解： 31 2)(2112 221≤-=?+-+=x g t s x x x x f min （提示：可构造惩罚函数 []∑=-=2 1 )(ln )(),(u u x g r x f r x φ，然后用解析法求解。 ）。 7.设已知在二维空间中的点[]T x x x 21=，并已知该点的适时约束的梯度 []T g 11--=?，目标函数的梯度[]T f 15 .0-=?，试用简化方法确定一个适用 的可行方向。 8. 用梯度法求下列无约束优化问题：Min F(X)=x 12 +4x 22 ，设初始点取为X (0) =[2 2]T ，以梯 度模为终止迭代准则，其收敛精度为5。 9. 对边长为3m 的正方形铁板，在四个角处剪去相等的正方形以制成方形无盖水槽，问如何剪法使水槽的容积最大？建立该问题的优化设计的数学模型。 10. 已知约束优化问题： )(0)(0 25)(124)(min 2312222112 21≤-=≤-=≤-+=?--=x x g x x g x x x g t s x x x f 试以[][][]T T T x x x 33 ,14,120 30 20 1===为复合形的初始顶点，用复合形法进 行一次迭代计算。 机械优化设计综合复习题参考答案 一.单项选择题 1.B 2.C 3.B 4.B 5.A 6.B 7.D 8.B 9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19.B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B 二 填空 1．不 2。距离.目标函数改变量.梯度 3。三维空间 4。不同的 5。[]T 42 6．k k k k d x x α+=+1 7。必要条件 8。][T 2 6- 9。()[]()k k k k x f x f x ??--12α 10．[]b x 2 ,ε<-a b ? 11.外.内 12.。混合 13.。逐次构造共轭 14.。n+1 三 问答题 1.变尺度法的基本思想是：通过变量的尺度变换把函数的偏心程度降低到最低限度，显著地改进极小化方法的收敛性质。 2．梯度法的基本原理是搜索沿负梯度方向进行，其特点是搜索路线呈“之”字型的锯齿路线，从全局寻优过程看速度并不快。 3．库恩-塔克条件是判断具有不等式约束多元函数的极值条件。 () () ()() ()()???? ???? ????=≥???==???==??+??* *=*∑m j m j x g n i x x g x x F j j j i j m j j i ,,2,10,,2,10,,2,101μμμ 库恩—塔克条件的几何意义是: 在约束极小值点* X 处，函数()x F 的负梯度一定能表示成 所有起使用约束在该点梯度（法向量）的非负线性组合。 4．初始罚因子0 r ，一般来说0 r 太大将增加迭代次数，0 r 太小会使惩罚函数的性态变坏，甚至难以收敛到极值点。 5．选择优化方法一般要考虑数学模型的特点，例如优化问题规模的大小，目标函数和约束函数的性态以及计算精度等。在比较各种可供选用的优化方法时，需要考虑的一个重要因素是计算效率。 6．可行条件应满足第二式： 7.下降条件应满足第一式： 搜索方向应与起作用的约束函数在k x 点的梯度及目标函数的梯度夹角大于或等于900 。 -0 )]([) ()(>-?k T k S X F 0 )]([)()(≥?k T k j S X g J j ,...,2,1={ 8．数学模型的尺度变换是一种改善数学模型性态，使之易于求解的技巧。一般可以加速优化设计的收敛，提高计算过程的稳定性。 9．牛顿法的迭代关系式为： 阻尼牛顿法的迭代关系式为： 共轭梯度法的迭代关系式为： 牛顿法适合二次型问题，阻尼牛顿法有防止目标函数值上升的阻尼因子，适合非二次型问题，两者均需计算海森矩阵及其逆矩阵，计算量大。共轭梯度法用梯度构造共轭方向，仅需梯度计算且具有共轭性质，收敛速度快，不必计算海森矩阵，使用更加方便。 10．根据共轭方向的性质：从任意初始点出发顺次沿n 个G 的共轭方向进行一维搜索，最多经过n 次迭代就可找到二次函数的极小点，具有二次收敛性。 11．单目标问题的解一般是唯一理想解，多目标的解一般是相对理想解。多目标问题转成单目标问题的常用方法有：主要目标法.线性加权法.理想点法.平方和加权法.分目标乘除法.功率系数法和极大极小法。 12．选点原则是插入点应按0.618分割区间。因为这样选点可以保持两次迭代区间的相同比例分布，具有相同的缩短率。 四.计算题 1．提示：先转化为惩罚函数形式 答案1=x 2．二次函数的矩阵标准形式为 C x B Gx x T T ++2 1 答案为????? ?? ? ??? ?????1222421T x x +[]32x +3 3．参考第六章复习题提示 结果为][T x 0 0= 4. 用梯度计算极值点 答案为][T 1 5 .1 5. 先构造外点罚函数 答案为][T 01- 11()k k k k f β++=-?+d x d 121[()]()(0,1,2,)k k k k f f k +-=-??=x x x x 121[()]() (0,1,2,) k k k k k f f k α+-=-??=x x x x 2 12 () () k k k f f β +?= ?x x 6. 先构造内点罚函数 答案为][T 31 7. 用图解法，先画出约束函数梯度及目标函数梯度，做两者的垂线，与两梯度夹角均大于900 的任意方向均可。 8. 以负梯度为搜索方向进行迭代计算 答案为[]T 0 9. 设剪掉的正方形边长为1x 数学模型为 Min []12)23()(x x x F -= ..t s 01≥x 0231≥-x 10. 提示 先算三点的目标函数值并排序，将最差点沿其余点中心进行反射，计算反射点函数值并判断可行性。 答案为][T 5 .31 机械优化设计复习题 .单项选择题 1. 一 个多元函数F X 在X*附近偏导数连续，则该点位极小值点的充要条件为( ) A. i F X =0 B. F X = 0, H X 为正定 C. H X* R0 D. 'F X* ]=0, H X* 为负定 2. 为克服复合形法容易产生退化的缺点，对于 n 1 乞K 乞2n D. n 乞K 乞2n — 1 A . K _n 1 B. K _2n C. n维问题来说，复合形的顶点数K应() 3. 目标函数F ( x) =4x2+5X；，具有等式约束，其等式约束条件为h(x)=2x计3x2-6=0,则目标函数的极小值为( ) A 1 B. 19.05 C. 0.25 D. 0.1 4. 对于目标函数 F(X)=ax+b受约束于g(X)=c+x _0的最优化设计问题，用外点罚函数法求解 时，其惩罚函数表达式①(X,M(k))为()。 A. ax+b+M (k){min :0,c+x : }2, MT 为递增正数序列 B. ax+b+M (k){min :0,c+x : }2, MT 为递减正数序列 C. ax+b+M (k){max [c+x,0 ] }2, M(k)为递增正数序列 hn D. ax+b+M (k){max [c+x,0 ] }2, MT 为递减正数序列 1.B 2.C 3.B 4.B 5.A 6.B 7.D 8.B 9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19. B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B 5. 黄金分割 法中，每次缩短后的新区间长度与原区间长度的比值始终是一个常数，此常数是( )。 A.0.382 B.0.186 C.0.618 D.0.816 6.F(X)在区间[X1,X3] 上为单峰函数，X2为区间中一点，X4为利用二次插值法公式求得的近 似极值点。如 X4- X2>0,且 F(X4)>F(X 2),那么为求F(X) 的极小值，X4点在下一次搜索区间内将作为( )° A.x 1 B.x 3 C.X 2 D.X4 7.已知二元二次型函数F(X)= 】X T AX ，其中A=12, 则该二次型是()的。 2 _2 4 A. 正定 B. 负定 C. 不定 D. 半正定 8. 内点罚函数法的罚因子为( )。 A. 递增负数序列 B. 递减正数序列 C.递增正数序列 D. 递减负数序列 9. 多元函数 F(X)在点X*附近的偏导数连续，'、F(X*)=0且H(X*)正定，则该点为 F(X)的 4、最优点、最优值和最优解 答：选取适当优化方法，对优化设计数学模型进行求解，可解得一组设计变量，记作: x * = [x1* , x2* , x3* , . . . , x n *]T 使该设计点的目标函数F (x*)为最小，点x*称为最优点(极小点)。相应的目标函数值F (x*) 称为最优值(极小值)。一个优化问题的最优解包着最优点(极小点)和最优值(极小值) 。把最优点和最优值的总和通称为最优解。 或： 优化设计就是求解n个设计变量在满足约束条件下使目标函数达到最小值，即 min f(x)=f(x*) x €R n s.t. g u (x)w 0,u= 1,2,... ,m； h v (x) = 0,v= 1,2,... ,p 一、填空题 1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。 2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ??=????点处的梯度为120-??? ???，海赛矩阵为2442-?? ??-?? 3.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要求是能用来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数 。 4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题，的基础上力求简洁 。 5.约束条件的尺度变换常称 规格化，这是为改善数学模型性态常用的一种方法。 6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定，此法是指依次迭代的步长按一定的比例 递增的方法。 7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为 梯度法，其收敛速度较 慢 。 8.二元函数在某点处取得极值的必要条件是()00f X ?= , 充分条件是该点处的海赛矩阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无约束优化问题，这种方法又被称为 升维 法。 10改变复合形形状的搜索方法主要有反射，扩张，收缩，压缩 11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题 12．在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束， ，另外应当尽量减少不必要的约束 。 13．目标函数是n 维变量的函数，它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来，为了在n 维空间中反映目标函数的变化情况，常采用 目标函数等值面 的方法。 14.数学规划法的迭代公式是 1 k k k k X X d α+=+ ，其核心是 建立搜索方向， 和 计算最佳步长 。 15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。 16.机械优化设计的一般过程中， 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步，它是取得正确结果的前提。 1. 优化设计问题的基本解法有 解析法 法和 数值法 2. 无约束优化问题取得极值的充分必要条件是 一阶导数等于零 和 二阶导数大于零。 3. 在进行一维搜索时，所要确定的搜索区间应为 高低高 的趋势。 4. 多元函数求极值的阻尼牛顿法的迭代公式为： 二、名词解释 1．凸规划： 对于约束优化问题 ()min f X ..s t ()0j g X ≤ (1,2,3,,)j m =??? 若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =???都为凸函数，则称此问题为凸规划。 2．可行搜索方向：是指当设计点沿该方向作微量移动时，目标函数值下降，且不会越出可行域。 3．设计空间：n 个设计变量为坐标所组成的实空间，它是所有设计方案的组合 机械优化设计复习题 一.单项选择题 1．一个多元函数()F X 在X * 附近偏导数连续，则该点位极小值点的充要条件为（ ） A ．() *0F X ?= B. ()*0F X ?=,() *H X 为正定 C ．() *0H X = D. ()*0F X ?=,() *H X 为负定 2.为克服复合形法容易产生退化的缺点，对于n 维问题来说，复合形的顶点数K 应（ ） A ． 1K n ≤+ B. 2K n ≥ C. 12n K n +≤≤ D. 21n K n ≤≤- 3．目标函数F （x ）=4x 2 1+5x 2 2，具有等式约束，其等式约束条件为h(x)=2x 1+3x 2-6=0,则目标函数的极小值为（ ） A ．1 B ． 19.05 C ．0.25 D ．0.1 4.对于目标函数F(X)=ax+b 受约束于g(X)=c+x ≤0的最优化设计问题，用外点罚函数法求解 时，其惩罚函数表达式Φ(X,M (k) )为( )。 A. ax+b+M (k){min ［0,c+x ］}2，M (k) 为递增正数序列 B. ax+b+M (k){min ［0,c+x ］}2，M (k) 为递减正数序列 C. ax+b+M (k){max ［c+x,0］}2，M (k) 为递增正数序列hn D. ax+b+M (k){max ［c+x,0］}2，M (k) 为递减正数序列 1.B 2.C 3.B 4.B 5.A 6.B 7.D 8.B 9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19.B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B 5.黄金分割法中，每次缩短后的新区间长度与原区间长度的比值始终是一个常数，此常数是（ ）。 A.0.382 B.0.186 C.0.618 D.0.816 6.F(X)在区间［x 1,x 3］上为单峰函数，x 2为区间中一点，x 4为利用二次插值法公式求得的近似极值点。如x 4-x 2>0,且F(x 4)>F(x 2)，那么为求F(X)的极小值，x 4点在下一次搜索区间内将作为( )。 A.x 1 B.x 3 C.x 2 D.x 4 7.已知二元二次型函数F(X)=AX X 21 T ，其中A=?? ????4221，则该二次型是( )的。 A.正定 B.负定 C.不定 D.半正定 8.内点罚函数法的罚因子为（ ）。 A.递增负数序列 B.递减正数序列 C.递增正数序列 D.递减负数序列 9.多元函数F(X)在点X * 附近的偏导数连续，?F(X * )=0且H(X * )正定，则该点为F(X)的 （ ）。 A.极小值点 B.极大值点 C.鞍点 D.不连续点 10.F(X)为定义在n 维欧氏空间中凸集D 上的具有连续二阶偏导数的函数，若H(X)正定，则称F(X)为定义在凸集D 上的（ ）。 百度文库 《机械优化设计》复习题及答案 一、填空题 、用最速下降法求 2 2 2 2 的最优解时，设X （0）T ，第一步迭代 1 1 ＝[,] 1 f(X)=100(x - x ) +(1- x ) 的搜索方向为 [-47;-50] 。 2、机械优化设计采用数学规划法,其核心一是建立搜索方向二是计算最佳步长因子。 3、当优化问题是 __凸规划 ______的情况下，任何局部最优解就是全域最优解。 4、应用进退法来确定搜索区间时，最后得到的三点，即为搜索区间的始点、中间点和 终点，它们的函数值形成高-低-高趋势。 5、包含 n 个设计变量的优化问题，称为n 维优化问题。 、函数 1 X T HX B T X C 的梯度为HX+B 。 6 2 7、设 G 为 n×n 对称正定矩阵，若 n 维空间中有两个非零向量0，d1，满足 (d0 T1 ，d ) Gd =0 则 d0、d1之间存在 _共轭_____关系。 8、设计变量、约束条件、目标函数是优化设计问题数学模型的基本要素。 9、对于无约束二元函数 f (x1 , x2 ) ，若在 x 0 ( x10 , x20 ) 点处取得极小值，其必要条件是梯 度为零，充分条件是海塞矩阵正定。 10、库恩-塔克条件可以叙述为在极值点处目标函数的梯度为起作 用的各约束函数梯度的非负线性组合。 11 、用黄金分割法求一元函数 f ( x) x2 10 x 36的极小点，初始搜索区间 [ a,b] [ 10,10] ，经第一次区间消去后得到的新区间为[,] 。 12、优化设计问题的数学模型的基本要素有设计变量、约束条件目标函数、 13、牛顿法的搜索方向 d k= ，其计算量大，且要求初始点在极小点逼近位置。 14、将函数f(X)=x 2 2 表示成 1 X T HX T X C 的形 1 +x2 -x1x2-10x1-4x2+60 2 B 式。 15、存在矩阵 H，向量 d ，向量 d ，当满足(d1)TGd2=0 ，向量 d 和向量 d 1 2 1 2 是关于 H 共轭。 16、采用外点法求解约束优化问题时，将约束优化问题转化为外点形式时引入的惩罚因 子 r 数列，具有由小到大趋于无穷特点。 17、采用数学规划法求解多元函数极值点时，根据迭代公式需要进行一维搜索，即 ~机械优化设计复习试 题与答案 https://www.doczj.com/doc/461363902.html,work Information Technology Company.2020YEAR 机械优化设计复习题 一.单项选择题 1．一个多元函数()F X 在X * 附近偏导数连续，则该点位极小值点的充要条件为（ ） A ．()*0F X ?= B. ()*0F X ?=,()*H X 为正定 C ．()*0H X = D. ()*0F X ?=,()*H X 为负定 2.为克服复合形法容易产生退化的缺点，对于n 维问题来说，复合形的顶点数K 应（ ） A ． 1K n ≤+ B. 2K n ≥ C. 12n K n +≤≤ D. 21n K n ≤≤- 3．目标函数F （x ）=4x 21+5x 2 2，具有等式约束，其等式约束条件为h(x)=2x 1+3x 2- 6=0,则目标函数的极小值为（ ） A ．1 B ． 19.05 C ．0.25 D ．0.1 4.对于目标函数F(X)=ax+b 受约束于g(X)=c+x ≤0的最优化设计问题，用外点罚函数法求解时，其惩罚函数表达式Φ(X,M (k) )为( )。 A. ax+b+M (k){min ［0,c+x ］}2，M (k)为递增正数序列 B. ax+b+M (k){min ［0,c+x ］}2，M (k)为递减正数序列 C. ax+b+M (k){max ［c+x,0］}2，M (k)为递增正数序列hn D. ax+b+M (k){max ［c+x,0］}2，M (k)为递减正数序列 1.B 2.C 3.B 4.B 5.A 6.B 7.D 8.B 9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 19.B.20.D 21.A 22.D 23.C 24.B 25.D 26.D 27.A 28.B 29.B 30.B 5.黄金分割法中，每次缩短后的新区间长度与原区间长度的比值始终是一个常数，此常数是（ ）。 A.0.382 B.0.186 C.0.618 D.0.816 6.F(X)在区间［x 1,x 3］上为单峰函数，x 2为区间中一点，x 4为利用二次插值法公式求得的近似极值点。如x 4-x 2>0,且F(x 4)>F(x 2)，那么为求F(X)的极小值，x 4点在下一次搜索区间内将作为( )。 A.x 1 B.x 3 C.x 2 D.x 4 7.已知二元二次型函数F(X)=AX X 21T ，其中A=?? ????4221，则该二次型是( )的。 A.正定 B.负定 C.不定 D.半正定 8.内点罚函数法的罚因子为（ ）。 A.递增负数序列 B.递减正数序列 C.递增正数序列 D.递减负数序列 第一、填空题 1.组成优化设计的数学模型的三要素是 设计变量 、目标函数 和 约束条件 。 2.可靠性定量要求的制定，即对定量描述产品可靠性的 参数的选择 及其 指标的确定 。 3.多数产品的故障率随时间的变化规律，都要经过浴盆曲线的 早期故障阶段 、 偶然故障阶段 和 耗损故障阶段 。 4.各种产品的可靠度函数曲线随时间的增加都呈 下降趋势 。 5.建立优化设计数学模型的基本原则是在准确反映 工程实际问题 的基础上力求简洁 。 6.系统的可靠性模型主要包括 串联模型 、 并联模型 、 混联模型 、 储备模型 、 复杂系统模型 等可靠性模型。 7. 函数f(x 1,x 2)=2x 12 +3x 22-4x 1x 2+7在X 0=[2 3]T 点处的梯度为 ，Hession 矩阵为 。 （2.）函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ??=????点处的梯度为120-?? ????，海赛矩阵为2442-???? -?? 8.传统机械设计是 确定设计 ；机械可靠性设计则为 概率设计 。 9.串联系统的可靠度将因其组成单元数的增加而 降低 ，且其值要比可靠 度 最低 的那个单元的可靠度还低。 10.与电子产品相比，机械产品的失效主要是 耗损型失效 。 11. 机械可靠性设计 揭示了概率设计的本质。 12. 二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ?=必要条件是该点处的海赛矩阵正定。 13.对数正态分布常用于零件的 寿命疲劳强度 等情况。 14.加工尺寸、各种误差、材料的强度、磨损寿命都近似服从 正态分布 。 15.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ，其核心是 建立搜索方向， 模型求解 两方面的内容。 17.无约束优化问题的关键是 确定搜索方向 。 18.多目标优化问题只有当求得的解是 非劣解 时才有意义，而绝对最优解存在的可能性很小。 19.可靠性设计中的设计变量应具有统计特征，因而认为设计手册中给出的数据 2.函数 f (x 1, x 2 ) = x 12 + x 22 - 4x 1x 2 + 5 在 X 0 = ? ? 点处的梯度为 ? ? ，海赛矩阵 为 ? ? 机械优化设计期末复习题 一、填空题 1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。 ?2? ?-12? ?4? ? 0 ? ? 2 ?-4 -4? 2 ? 3.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要 求是能用来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数 。 4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题，的 基础上力求简洁 。 5.约束条件的尺度变换常称 规格化，这是为改善数学模型性态常用的一 种方法。 6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定，此法是指依次 迭代的步长按一定的比例 递增的方法。 7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为 梯度法，其收敛速度较 慢 。 8.二元函数在某点处取得极值的必要条件是 ?f (X 0 ) = 0 , 充分条件是该 点处的海赛矩阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题 变成 无约束优化问题，这种方法又被称为 升维 法。 10 改变复合形形状的搜索方法主要有反射，扩张，收缩，压缩 11 坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优 化问题 12．在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束， ，另 外应当尽量减少不必要的约束 。 13．目标函数是 n 维变量的函数，它的函数图像只能在 n+1, 空间中描 机械优化设计期末复习题 一、填空题 1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。 2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ?? =????点处的梯度为120-?? ???? ，海赛矩阵为 2442-?? ??-?? 3.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要求是能用来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数 。 4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题，的基础上力求简洁 。 5.约束条件的尺度变换常称 规格化，这是为改善数学模型性态常用的一种方法。 6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定，此法是指依次迭代的步长按一定的比例 递增的方法。 7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为 梯度法，其收敛速度较 慢 。 8.二元函数在某点处取得极值的必要条件是()00f X ?= , 充分条件是该点处的海赛矩阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无约束优化问题，这种方法又被称为 升维 法。 10改变复合形形状的搜索方法主要有反射，扩张，收缩，压缩 11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题 12．在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束， ，另外应当尽量减少不必要的约束 。 13．目标函数是n 维变量的函数，它的函数图像只能在n+1, 空间中描 述出来，为了在n 维空间中反映目标函数的变化情况，常采用 目标函数等值面 的方法。 14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ，其核心是 建立搜索方向， 和 计算最佳步长 。 15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。 16.机械优化设计的一般过程中， 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步，它是取得正确结果的前提。 二、选择题 1、下面 方法需要求海赛矩阵。 A 、最速下降法 B 、共轭梯度法 C 、牛顿型法 D 、DFP 法 2、对于约束问题 ()()()()2212221122132min 44 g 10 g 30 g 0 f X x x x X x x X x X x =+-+=--≥=-≥=≥ 根据目标函数等值线和约束曲线，判断()1[1,1]T X =为 ， ()2 51[,]22 T X =为 。 A ．内点；内点 B. 外点；外点 C. 内点；外点 D. 外点；内点 3、内点惩罚函数法可用于求解__________优化问题。 A 无约束优化问题 B 只含有不等式约束的优化问题 机械优化设计复习题 一.单项选择题 1．一个多元函数() F X在X* 附近偏导数连续，则该点位极小值点的充要条件为（） A．()*0 F X ?= B. ()*0 F X ?=,()* H X为正定 C．()*0 H X= D. ()*0 F X ?=,()* H X为负定 2.为克服复合形法容易产生退化的缺点，对于n维问题来说，复合形的顶点数K 应（） A．1 K n ≤+ B. 2 K n ≥ C. 12 n K n +≤≤ D. 21 n K n ≤≤- 3．目标函数F（x）=4x2 1+5x2 2 ，具有等式约束，其等式约束条件为h(x)=2x 1 +3x 2 -6=0, 则目标函数的极小值为（） A．1 B． 19.05 C．0.25 D．0.1 4.对于目标函数F(X)=ax+b受约束于g(X)=c+x≤0的最优化设计问题，用外点罚函 数法求解时，其惩罚函数表达式Φ(X,M(k))为( )。 A. ax+b+M(k){min［0,c+x］}2，M(k)为递增正数序列 B. ax+b+M(k){min［0,c+x］}2，M(k)为递减正数序列 C. ax+b+M(k){max［c+x,0］}2，M(k)为递增正数序列hn D. ax+b+M(k){max［c+x,0］}2，M(k)为递减正数序列 1.B 2.C 3.B 4.B 5.A 6.B 7.D 8.B 9.A 10C.11.B 12.C 13A 14.B 15.B 16 D 17.D 18.A 0.186 C 6.F(X)在区间［x 1,x 3 ］上为单峰函数，x 2 为区间中一点，x 4 为利用二次插值法公式 第一、填空题 1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。 2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ??=????点处的梯度为120-?? ? ??? ，海赛矩阵 为2442-?? ? ? -?? 3.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要求是能用 来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数 。 4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题，的基础上力求简洁 。 5.约束条件的尺度变换常称 规格化，这是为改善数学模型性态常用的一种方法。 6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定，此法是指依次迭代的步 长按一定的比例 递增的方法。 7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为 梯度法，其收 敛速度较 慢 。 8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ?=必要条件是该点处的海赛矩阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 约束优化问题，这种方法又被称为 升维 法。 10改变复合形形状的搜索方法主要有反射，扩张，收缩，压缩 11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题 12．在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束， ，另外应当尽量减少不必要的约束 。 13．目标函数是n 维变量的函数，它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来，为了在n 维空间中反映目标函数的变化情况，常采用 目标函数等值面 的方法。 14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ，其核心是 建立搜索方向， 和 计算最佳步长 15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。 16.机械优化设计的一般过程中， 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步，它是取得正确结果的前提。 二、名词解释 一、 填空题 1. 用最速下降法求()()2211f x =100)1x x -+-（x 最优解时，设()[]00.5,0.5T x =-,第 一步迭代的搜索方向为_______________。 2. 机械优化设计采用数学的规划法，其核心一是最佳步长，二是搜索方向。 3. 当优化问题是凸规划的情况下，在任何局部最优解就是全域最优解。 4. 应用外推法来确定搜索区间时，最后得到的三点，即为搜索区间的始点，中间点 和终点，他们的函数值形成趋势高低高。 5. 包含n 个设计变量的优化问题，称为 n 维优化问题。 6. 函数12 T T x Hx B x c ++的梯度为_________。 7. 与负梯度成锐角的方向为函数值下降方向，与梯度成直角的方向为函数值的不变 方向。 8. 设G 为n n ?对称正定矩阵，若n 维空间中有两个非零向量0d ,1d ,满足 ()010d Gd =，则0d ，1d 之间存在共轭关系。 9. 设计变量，目标函数，约束条件是优化设计问题的数学模型的基本要素。 10. 对于无约束二元函数()12,f x x ，若在()01234,x x x =点处取得极小值，其必要条件 是在0x 点的梯度为0,充分条件是在0x 点的海赛矩阵正定。 11. K-T 条件可以叙述为在极值点处目标函数的负梯度为起作用的各约束函数梯度的非 负线性组合。 12. 用黄金分割法求一元函数()21036f x x x =-+的极值点，初始搜索区间 [][],10,10a b =-，经第一次区间消去后得到新区间_________。 13. 优化设计问题的数学模型的基本要素有设计变量，目标函数，约束条件。 14. 牛顿法搜索方向k d =()() 21()k k f x f x --??，其计算是大，且要求初始在级极小点 附近位置。 15. 将函数()21 12121210460f x x x x x x x =+---+表示成的形式_______。 16. 存在矩阵H ，向量1d ，2d ，当满足()0T i j d Hd =向量1d 和向量2d 是关于H 共轭 方向。 《机械优化设计》复习题及答案 、填空题 1、用最速下降法求f(X)=100(x2- X12) 2+(1- x i) 2的最优解时，设X (°)=[-0.5,0.5]T，第一 步迭代的搜索方向为[-47;-50]_________________ 。 2、机械优化设计采用数学规划法,其核心一是建立搜索方向二是计算最佳步长因 子 ________ 。 3、当优化问题是—凸规划______ 的情况下，任何局部最优解就是全域最优解。 4、应用进退法来确定搜索区间时，最后得到的三点，即为搜索区间的始点、中间点和 终点，它们的函数值形成高-低-高___________ 趋势。 5、包含n个设计变量的优化问题，称为__n _______ 维优化问题。 1 6、函数—X T HX B T X C的梯度为HX+B 。 2 7、设G为n>n对称正定矩阵，若n维空间中有两个非零向量d0，d1，满足(d°)T Gd—=0, 则d0、d1之间存在—共轭 ______ ■关系。 8、设计变量、约束条件______________ 、目标函数________________ 是优化设计问题数学模型的基本要素。 9、对于无约束二元函数f(X1,X2)，若在X°(X10,X20)点处取得极小值，其必要条件是_梯度为 零，充分条件是海塞矩阵正定 ______________ 。 10、 ________________ 条件可以叙述为在极值点处目标函数的梯度为起作 用的各约束函数梯度的非负线性组合。 11、用黄金分割法求一元函数f (x) x2 10x 36的极小点，初始搜索区间 [a,b] [ 10,10]，经第一次区间消去后得到的新区间为[-2.36236] 。 12、优化设计问题的数学模型的基本要素有设_________ 、 13、牛顿法的搜索方向d k= ______ ，其计算量大，且要求初始点在极小点逼近位置。 14、将函数f(X)=x 12+X22-X1X2-10x1-4x2+60 表示成-X T HX B T X C 的形 2 式 ________________________ 。 15、存在矩阵H，向量d1，向量d2,当满足(d1)TGd2=0 ，向量d1和向量d2是关于H共轭。 16、采用外点法求解约束优化问题时，将约束优化问题转化为外点形式时引入的惩罚因 子r数列，具有____________ 由小到大趋于无穷 ________________ 特点。 17、采用数学规划法求解多元函数极值点时，根据迭代公式需要进行一维搜索，即 求 _____________ 。 《机械优化设计》复习题及答案 一、填空题 1、用最速下降法求f(X)=100(x 2- x 12) 2+(1- x 1) 2的最优解时，设X （0）＝[,]T ，第一步迭代的搜索方向为[-47;-50] 。 2、机械优化设计采用数学规划法,其核心一是建立搜索方向 二是计算最佳步长因子 。 3、当优化问题是__凸规划______的情况下，任何局部最优解就是全域最优解。 4、应用进退法来确定搜索区间时，最后得到的三点，即为搜索区间的始点、中间点和终点，它们的函数值形成 高-低-高 趋势。 5、包含n 个设计变量的优化问题，称为 n 维优化问题。 6、函数 C X B HX X T T ++2 1的梯度为 HX+B 。 7、设G 为n×n 对称正定矩阵，若n 维空间中有两个非零向量d 0，d 1，满足(d 0)T Gd 1=0，则d 0、d 1之间存在_共轭_____关系。 8、 设计变量 、 约束条件 、 目标函数 是优化设计问题数学模型的基本要素。 9、对于无约束二元函数),(21x x f ，若在),(x 20100x x 点处取得极小值，其必要条件是 梯度为零 ，充分条件是 海塞矩阵正定 。 10、 库恩-塔克 条件可以叙述为在极值点处目标函数的梯度为起作用的各约束函数梯度的非负线性组合。 11、用黄金分割法求一元函数3610)(2+-=x x x f 的极小点，初始搜索区间]10,10[],[-=b a ，经第一次区间消去后得到的新区间为 [,] 。 12、优化设计问题的数学模型的基本要素有设计变量 、约束条件 目标函数 、 13、牛顿法的搜索方向d k = ，其计算量 大 ，且要求初始点在极小点 逼近 位置。 14、将函数 f(X)=x 12+x 22-x 1x 2-10x 1-4x 2+60 表示成 C X B HX X T T ++2 1的形式 。 15、存在矩阵H ，向量 d 1，向量 d 2，当满足 (d1)TGd2=0 ，向量 d 1和向量 d 2是关于H 共轭。 16、采用外点法求解约束优化问题时，将约束优化问题转化为外点形式时引入的惩罚因子r 数列，具有 由小到大趋于无穷 特点。 17、采用数学规划法求解多元函数极值点时，根据迭代公式需要进行一维搜索，即求 。 一多选题 1. 迭代过程是否结束通常的判断方法有（） A. 设计变量在相邻两点之间的移动距离充分小 B. 相邻两点目标函数值之差充分小 C. 目标函数的导数等于零 D. 目标函数梯度充分小 E. 目标函数值等于零 2. 能处理含等式约束条件的有约束设计优化方法有( )。 A. Powell法 B. 变尺度法 C. 内点罚函数法 D. 外点罚函数法 E. 混合罚函数法 3. 组成优化设计数学模型基本要素是（） A. 设计变量 B. 目标函数 C. 极值 D. 设计空间 E. 约束条件 4. 根据无约束多元函数极值点的充分条件，已知驻点X*，下列判别正确的是( ) A. 若Hessian矩阵H(X*)正定，则X*是极大值点 B. 若Hessian矩阵H(X*)正定，则X*是极小值点 C. 若Hessian矩阵H(X*)负定，则X*是极大值点 D. 若Hessian矩阵H(X*)负定，则X*是极小值点 E. 若Hessian矩阵H(X*)不定，则X*是鞍点 5. 对于所有非零向量X，若X T MX>0，则二次型矩阵M是（） A. 三角矩阵 B. 负定矩阵 C. 正定矩阵 D. 非对称矩阵 E. 对称矩阵 6. 下面关于梯度法的一些说法，正确的是( )。 A. 只需求一阶偏导数 B. 在接近极小点位置时收敛速度很快 C. 在接近极小点位置时收敛速度很慢 D. 梯度法开始时的步长很小，接近极小点时的步长很大 E. 当目标函数的等值线为同心圆，任一点处的负梯度才是全域的最速下降方向 二填空题 1. 判断是否终止迭代的准则通常有______________、______________ 和______________三种形式。 2. 在一般的非线性规划问题中，kuhn-tucker点虽是约束的极值点，但______________是全域的最优点。 3. Powell法是以________________________方向作为搜索方向。 4. 罚函数法中能处理等式约束和不等式约束的方法是_________________________ 罚函数法。 5. 阻尼牛顿法的构造的迭代格式为_______________________________________________________________________________ ______ 。 6. 用二次插值法缩小区间时，如果，，则新的区间（a,b）应取作_____________，用以判断是否达到计算精度的准则是_____________________________________。 7. 外点惩罚函数法的极小点是从可行域之________________________向最优点逼近，内点惩罚函数法的极小点是从可行域之_____________向最优点逼近。 8. 多元函数F（x）在点x*处的梯度▽F（x*）＝0是极值存在的__________________________________________________条件。 9. 函数在不同的点的最大变化率是______________。 10. 优化计算所采用的基本的迭代公式为__________________________________________________。 11. 当有两个设计变量时，目标函数与设计变量关系是______________中一个曲面。 12. 函数，在点处的梯度为______________。 13. 当有n个设计变量时，目标函数与n个设计变量间呈__________________________维空间超曲面关系。 14. 函数F（x）=3x+x-2x1x2+2在点（1，0）处的梯度为______________。 三问答题 1. 满足什么条件的方向是可行方向满足什么条件的方向是下降方向作图表示。 直接法：复合形法 随机方向法 间接法：惩罚函数法 增广乘子法 二元函数在某点处取得极值的充分条件是 该点处的海赛矩阵为正定。 可行搜索方向是指当设计点沿该方向作微量移动时，目标函数值下降，且不会越出可行域。 黄金分割选点的原则：对称性和新区间三段与原来的区间的三段保持相同的比例。 优化设计迭代满足下降性和收敛性。 凡满足所有约束条件的设计点在设计空间中的变化范围称为可行域。 1优化问题的三要素：设计变量，约束条件， 目标函数。 2机械优设计数学规划法的核心：一、建立搜索方向，二、计算最佳步长因子 3外推法确定搜索区间，函数值形成 高-低-高 区间 4数学规划法的迭代公式是 1 k k k k X X d α+=+ ，其核心是 建立搜索方向， 和 计算最佳步长 5若n 维空间中有两个非零向量d0，d1，满足(d0)TGd1=0，则d0、d1之间存在_共轭关系 6，与负梯度成锐角的方向为函数值 下降 方向，与梯度成直角的方向为函数值 不变 方向。 外点；内点的判别 7那三种方法不要求海赛矩阵：最速下降法 共轭梯度法 变尺度法 8、那种方法不需要要求一阶或二阶导数： 坐标轮换法 9、拉格朗日乘子法是 升维法 P37 10、惩罚函数法又分为外点惩罚函数法、内点惩罚函数法、混合惩罚函数法三种 11，.函数()2 2 121 212,45f x x x x x x =+-+在024X ??=????点处的梯度为120-?? ???? ，海赛矩阵为 2442-????-?? 12.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要求是能用 来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数 。 13.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题，的基础上力求简洁 。 14.约束条件的尺度变换常称 规格化，这是为改善数学模型性态常用的一种方法。 15，.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定，此法是指依次迭代的步长按一定的比例 递增的方法。 16.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为 梯度法，其收 敛速度较 慢 。 17，.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ?=必要条件是该点处的海赛矩阵正定 18.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 机械优化设计复习点 判断题，分析题，计算题 一，优化问题的基本解法（简答填空题）p27 （1）画图法找最小点 （2）解析解法 （3）数值的近似解法 二，数学基础（简答题） （1）方向导数和梯度（概念，关系）p31 p32 （2）泰勒展开的物理含义及表达式p35 物理含义：泰勒展开在优化方法中十分重要，许多方法及其收敛性证明都是从泰勒出发的，是把方程g(x)=0的解，写成曲线方程的形式看看和x轴有什么交点。泰勒公式的应用一般有三个方面： 1、利用泰勒展开式做代换求函数的极限。 2、利用泰勒展开式证明一些等式或者不等式。 3、应用拉格朗日余项,可以估值,求近似值。 表达式：矩阵形式和线性代数形式 p35 （3）极值条件 在什么条件下判断找到最优解（极值条件）？ p38 无约束优化问题：通过莫干函数求导等于0，等式约束：通过拉格朗日参数法求无约束优化物理含义：课件上(暂无） 线性组合概念：课件上(暂无） 不等式约束的基本条件： 通过一个双次（？）变量转换成等式约束，再利用拉格朗日来求极值条件。导数的kt条件和kuhn-taker条件 p46 不等式的表达条件和物理含义： 三，一维搜索方法（计算题为主） （1）一维搜入优化方法：p59 （2）计算题（书上和课件上题型） 模拟计算机计算流程，把一两个迭代步，计算过程写出来 （3）黄金分割法的原理及迭代的步骤 （4）二次插值法算法推导及原理 四，无约束的优化方法（最重点） （1）最速下降法，牛顿法，共轭方向法，变尺度法（大概）p69-p83 （2）牛顿法和最速下降法的区别p70-p74 最速下降法的优点是算法简单，每次迭代计算量小，占用内存量小，且对初始点要求不高，即使从一个不好的初始点出发，往往也能收敛到局部极小点，但它有一个严重缺点就是收敛速度慢，特别是当椭圆比较扁平时，最速下降法的收敛速度越慢牛顿法收敛速度非常快，具有二次收敛的优点，但它存在下面四个严重的 《机械优化设计》复习题 一、填空 1、用最速下降法求f(X)=100(x 2- x 12) 2+(1- x 1) 2的最优解时，设X （0）＝[-0.5,0.5]T ，第一步迭代的搜索方向为[-47;-50] 。 2、机械优化设计采用数学规划法,其核心一是建立搜索方向 二是计算最佳步长因子 。 3、当优化问题是__凸规划______的情况下，任何局部最优解就是全域最优解。 4、应用进退法来确定搜索区间时，最后得到的三点，即为搜索区间的始点、中间点和终点，它们的函数值形成 高-低-高 趋势。 5、包含n 个设计变量的优化问题，称为 n 维优化问题。 6、函数 C X B HX X T T ++2 1的梯度为 HX+B 。 7、设G 为n ×n 对称正定矩阵，若n 维空间中有两个非零向量d 0，d 1，满足(d 0)T Gd 1=0，则d 0、d 1之间存在_共轭_____关系。 8、 设计变量 、 约束条件 、 目标函数 是优化设计问题数学模型的基本要素。 9、对于无约束二元函数),(21x x f ，若在),(x 20100x x 点处取得极小值，其必要条件是 梯 度为零 ，充分条件是 海塞矩阵正定 。 10、 库恩-塔克 条件可以叙述为在极值点处目标函数的梯度为起作用的各约束函数梯度的非负线性组合。 11、用黄金分割法求一元函数3610)(2+-=x x x f 的极小点，初始搜索区间 ]10,10[],[-=b a ，经第一次区间消去后得到的新区间为 [-2.36,2.36] 。 12、优化设计问题的数学模型的基本要素有设计变量 、约束条件 目标函数 、 13、牛顿法的搜索方向d k = ，其计算量 大 ，且要求初始点在极小点 逼近 位置。 14、将函数f(X)=x 12+x 22-x 1x 2-10x 1-4x 2+60表示成 C X B HX X T T ++2 1的形式 。 15、存在矩阵H ，向量 d 1，向量 d 2，当满足 (d1)TGd2=0 ，向量 d 1和向量 d 2是关于H 共轭。 16、采用外点法求解约束优化问题时，将约束优化问题转化为外点形式时引入的惩罚因子r 数列，具有 由小到大趋于无穷 特点。机械优化设计复习题及答案
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