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时间：2019-11-23
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1、第二章 经典最优化方法内容介绍微分学中求极值无约束最优化问题常用微分公式凸集与凸函数等式约束最优化问题不等式约束最优化问题变分学中求极值微分学中求极值一元函数的极值必要条件：设函数在点处具有导数，且在处取得极值，则该函数在处的导数这里有个前提，即函数在设计区间要连续可导。凡是满足上述条件的点叫函数的驻点。但是驻点并不完全是极值点，它还有拐点，当然，极值点必定是驻点。因此，还必须有判别函数极值的更充分条件。微分学中求极值凸集与凸函数凸集与凸函数凸集与凸函数凸集与凸函数凸集与凸函数凸集与凸函数等式约束最优化问题等式约束最优化问题的数学模型式这
2、里介绍两种比较常用的方法：消元法和拉格朗日乘子法。等式约束最优化问题消元法就是将等式约束最优化问题化为无约束问题的一种方法，这里以二维为例说明。已知数学模型：先由约束方程解出，即消去然后把所得表达式代入目标函数中就可解出期望值。等式约束最优化问题拉格朗日乘子法等式约束最优化问题不等式约束最优化问题不等式约束优化问题的解析法与前面处理的基本思路类似，也是构造一个包含原目标函数与约束函数的新目标函数。只是具体的构造方法不同，这里处理的也是二维问题。原问题的数学模型为引入一个松弛变量r,把约束条件改为等式约束，即不等式约束最优化问题等式约束最优
3、化问题谢谢大家！
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