武工院你们懂的1.用薄钢板制造一体积5m 3，长度不小于4m ，无上盖的货箱，要求钢板耗量最小。确定货箱的长x 1、宽x 2和高x 3。试列出问题的数学模型。 解：min 32312122x x x x x x z ++= s.t5321=x x x41≥x 0,,321≥x x x2.将下面的线性规划问题表示为标准型并用单纯形法求解max f=x 1+2x

大连理工大学2016年秋季优化方法大作业

基于粒子群算法的神经网络在电液伺服系统中的应用摘要：由于人工神经网络在解决具有非线性、不确定性等系统的控制问题上具有极大的潜力，因而在控制领域正引起人们的极大关注，并且已在一些响应较慢的过程控制中获得成功应用。由于电液伺服系统属于非线性系统，因此本文利用神经网络控制电液伺服系统，并利用粒子群优化算法训练该神经网络的权值。通过对神经网络的优化实现对电液伺服系统

1.用薄钢板制造一体积5m 3，长度不小于4m ，无上盖的货箱，要求钢板耗量最小。确定货箱的长x 1、宽x 2和高x 3。试列出问题的数学模型。解：min 32312122x x x x x x z ++= s.t 5321=x x x 41≥x 0,,321≥x x x2.将下面的线性规划问题表示为标准型并用单纯形法求解max f=x 1+2x 2+x 3

北航最优化方法大作业参考1 流量工程问题1.1 问题重述定义一个有向网络G=(N,E)，其中N是节点集，E是弧集。令A是网络G的点弧关联矩阵，即N×E阶矩阵，且第l列与弧里(I,j)对应，仅第i行元素为1，第j行元素为-1，其余元素为0。再令b m=(b m1,…,b mN)T，f m=(f m1,…,f mE)T，则可将等式约束表示成：Af m=b m本算

function [x,dk,k]=fjqx(x,s) flag=0;a=0;b=0;k=0;d=1;while(flag==0)[p,q]=getpq(x,d,s);if (pb=d;d=(d+a)/2;endif(p>=0)&&(q>=0)dk=d;x=x+d*s;flag=1;endk=k+1;if(p>=0)&&(qa=d;d=min{2*d,(d+

发动机空燃比控制器引言：我主要从事自动化相关研究。这里介绍我曾经接触过的发动机空燃比控制器设计中的优化问题。发动机空燃比控制器设计中的最优化问题AFR =afm m && (1)空燃比由方程（1）定义，在发动机运行过程中如果控制AFR 稳定在14.7可以获得最好的动力性能和排放性能。如果假设进入气缸的空气流量am &可以由相关单元检测得到，则可以通过控制进入

最优化方法大作业---------用优化算法求解函数最值问题摘要最优化(optimization) 是应用数学的重要研究领域.它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。最优化问题一般包括最小化问题和最大化问题，而最大化问题可以通过简单的转化使之成最最小化问题。最小化问题分为两类，即约束最小化和无约束最小化

2016年大连理工大学优化方法上机大作业-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII2016年大连理工大学优化方法上机大作业学院：专业：班级：学号：姓名：上机大作业1：1.最速下降法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfu

最优化方法课程大作业实验

最优化大作业-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII最优化方法大作业---------用优化算法求解函数最值问题摘要最优化(optimization) 是应用数学的重要研究领域.它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。最优化问题一般包括最小化问题和

1流量工程问题1.1问题重述定义一个有向网络G=(N,E)，其中N是节点集，E是弧集。令A是网络G的点弧关联矩阵，即N×E阶矩阵，且第l列与弧里(I,j)对应，仅第i行元素为1，第j行元素为-1，其余元素为0。再令bm =(bm1,…,bmN)T，fm=(fm1,…,fmE)T，则可将等式约束表示成：Af m=b m本算例为一经典TE算例。算例网络有7个节点

最新最优化方法习题答案

function [x,val,k]=frcg(fun,gfun,x0)%输入: x0是初始点, fun, gfun分别是目标函数和梯度%输出: x, val分别是近似最优点和最优值, k是迭代次数.maxk=200; %最大迭代次数rho=0.6;sigma=0.4;k=0; epsilon=1e-4;n=length(x0);while(kg=feval

非线性规划的罚函数算法摘要：最优化理论和方法是一门十分活跃的学科，罚函数法是将约束问题无约束化的一种主要方法。本文简要介绍了最优化问题的优化算法，主要介绍了非线性规划的罚函数算法的基本理论和相应的发展过程。关键词：最优化理论；非线性规划；惩罚函数法1 前言最优化理论和方法的出现可以追溯到十分古老的极值问题，然而，它成为一门独立的学科还是在上世纪40年代末．D

最优化大作业所在院系：电子工程学院学号：02115088姓名: 张赛捷第一题问题描述分别用最速下降法和共轭梯度法求优化问题2212112min ()242f x x x x x x =+--一、 最速下降法1、 算法简介在基本迭代公式k k k k p t x x +=+1中，每次迭代搜索方向k p 取为目标函数)(x f 的负梯度方向，即)(k k x f

最优化方法大作业---------用优化算法求解函数最值问题摘要最优化(optimization) 是应用数学的重要研究领域.它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。最优化问题一般包括最小化问题和最大化问题，而最大化问题可以通过简单的转化使之成最最小化问题。最小化问题分为两类，即约束最小化和无约束最小化

最优化方法大作业

最优化大作业学院电子工程学院专业学号姓名1.第一题分别用牛顿法和变尺度法求解优化问题.Minf(x)=x12-2x1x2+4x22+x1-3x2.牛顿法初始点选择[2 2]T迭代步骤已知目标函数f(X)及其梯度g(X),Hesee矩阵G（X），终止限ε.（1）选定初始点X0；计算f0=f(X0),g0=g(X0);置k=0.（2）计算Hesee矩阵（3）由方

2016年大连理工大学优化方法上机大作业学院：专业：班级：学号：姓名：上机大作业1：1.最速下降法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(