最优化理论 |
您所在的位置:网站首页 › 最优化方法例题 › 最优化理论 |
文章目录
1.形成和发展2.经典极值问题的一个实例3.最优化问题的模型与分类4.最优化问题举例5.最优化方法解决问题一般步骤
1.形成和发展
公元前500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现长方形长与宽的最佳比例为1.618,成为环境分割比 满足 全部:大部=大部:小部在微积分出现以前,已有许多学者开始研究数学方法最优化问题 如阿基米德证明:给定周长,圆所包围的面积为最大,这就是欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因古典最优化方法 17世纪,牛顿和莱布尼茨在他们所创建的微积分中,提出函数的极值问题。近代最优化方法 第二次世界大战前后,形成了近代最优化方法:以苏联Л.В.康托罗维奇 和美国G.B.丹齐克为代表的线性规划;以美国库恩和塔克尔为代表的非线性规划;以美国R.贝尔曼为代表的动态规划;以苏联Л.С.庞特里亚金为 代表的极大值原理等。
2.经典极值问题的一个实例
把一个半径为1的实心金属球融化后,铸成一个实心圆柱体,问圆柱体取什么尺寸才能使它的表面积最小? 1.以向量为变量的实向量值函数最优化问题的一般形式 6.最优化的分类 按所包含方程式的特性分 线性规划:目标函数和约束条件均为线性函数的最优化问题, 即都是一次函数;非线性规划:目标函数和约束条件中有一个或一个以上非线性函数的最优化问题; 按目标函数的个数分 单目标最优化问题:只有一个目标函数的最优化问题;多目标最优化问题:含有多个目标函数的最优化问题; 根据决策变量的取值分 如果决策变量所在的可行集合是连续的,比如平面、区 间等,就称为连续优化;如果决策变量在离散集合上取值,那么相应的优化问题就称为离散优化。 最常见的离散优化问题就是整数规划,它的决策变量的取值在整数集上。 离散最优化问题的求解较之连续最优化问题的求解难度更大, 本书只介绍连续最优化的理论与方法.; 4.最优化问题举例1.运输问题 ![]() |
今日新闻 |
推荐新闻 |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |