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时间:2017-11-15
《机械优化设计 自编习题及参考答案 201209-zhl》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、优化设计自编习题参考答案1-1.简述优化设计问题数学模型的表达形式。答:优化问题的数学模型是实际优化设计问题的数学抽象。在明确设计变量、约束条件、目标函数之后,优化设计问题就可以表示成一般数学形式。求设计变量向量使且满足约束条件利用可行域概念,可将数学模型的表达进一步简练。设同时满足和的设计点集合为R,即R为优化问题的可行域,则优化问题的数学模型可简练地写成求使符号“”表示“从属于”。在实际优化问题中,对目标函数一般有两种要求形式:目标函数极小化或目标函数极大化。由于求的极大化与求的极小化等价,所以今后优化问题的数学表达一律采用目标函数极小化
2、形式。1-2.简述优化设计问题的基本解法。(不要抄书,要归纳)答:求解优化问题可以用解析解法,也可以用数值的近似解法。解析解法就是把所研究的对象用数学方程(数学模型)描述出来,然后再用数学解析方法(如微分、变分方法等)求出有化解。但是,在很多情况下,优化设计的数学描述比较复杂,因而不便于甚至不可能用解析方法求解;另外,有时对象本身的机理无法用数学方程描述,而只能通过大量试验数据用插值或拟合方法构造一个近似函数式,再来求其优化解,并通过试验来验证;或直接以数学原理为指导,从任取一点出发通过少量试验(探索性的计算),并根据试验计算结果的比较,逐步
3、改进而求得优化解。这种方法是属于近似的、迭代性质的数值解法。数值解法不仅可用于求复杂函数的优化解,也可以用于处理没有数学解析表达式的优化问题。因此,它是实际问题中常用的方法,很受重视。其中具体方法较多,并且目前还在发展。但是,应当指出,对于复杂问题,由于不能把所有参数都完全考虑并表达出来,只能是一个近似的最后的数学描述。由于它本来就是一种近似,那么,采用近似性质的数值方法对它们进行解算,也就谈不到对问题的精确性有什么影响了。不管是解析解法,还是数值解法,都分别具有针对无约束条件和有约束条件的具体方法。可以按照对函数倒数计算的要求,把数值方法分
4、为需要计算函数的二阶导数、一阶导数和零阶导数(即只要计算函数值而不需计算其导数)的方法。2-1.何谓函数的梯度?梯度对优化设计有何意义?答:二元函数f(x1,x2)在x0点处的方向导数的表达式可以改写成下面的形式令并称它为函数f(x1,x2)在x0点处的梯度。假设为D方向上的单位向量,则有即函数f(x1,x2)在x0点处沿某一方向d的方向导数等于函数在该点处的梯度与d方向单位向量的内积。梯度方向是函数值变化最快的方向,而梯度的模就是函数变化率的最大值。梯度与切线方向d垂直,从而推得梯度方向为等值面的法线方向。梯度方向为函数变化率最大方向,也就
5、是最速上升方向。负梯度-方向为函数变化率最小方向,即最速下降方向。2-2.求二元函数在处函数变化率最大的方向和数值。解;由于函数变化率最大的方向就是梯度的方向,这里用单位向量p表示,函数变化率最大和数值时梯度的模。求f(x1,x2)在x0点处的梯度方向和数值,计算如下:=2-3.试求目标函数在点X0=[1,0]T处的最速下降方向,并求沿着该方向移动一个单位长度后新点的目标函数值。解:求目标函数的偏导数则函数在X0=[1,0]T处的最速下降方向是这个方向上的单位向量是:新点是新点的目标函数值2-4.何谓凸集、凸函数、凸规划?(要求配图)一个点集
6、(或区域),如果连接其中任意两点x1、x2的线段都全部包含在该集合内,就称该点集为凸集,否则为非凸集。函数f(x)为凸集定义域内的函数,若对任何的及凸集域内的任意两点x1、x2,存在如下不等式:称f(x)是定义在图集上的一个凸函数。对于约束优化问题若都是凸函数,则称此问题为凸规划。3-1.简述一维搜索区间消去法原理。(要配图)答:搜索区间(a,b)确定之后,采用区间逐步缩短搜索区间,从而找到极小点的数值近似解。假设搜索区间(a,b)内任取两点a1,b1,a1《b1,并计算函数值f(a1),f(b1)。将有下列三种可能情形;1)f(a1)《f(
7、b1)由于函数为单谷,所以极小点必在区间(a,b1)内2)f(a1)》f(b1),同理,极小点应在区间(a1,b)内3)f(a1)=f(b1),这是极小点应在(a1,b1)内3-2.简述黄金分割法中0.618的来由,搜索过程及程序框图。黄金分割法适用于区间上的任何单谷函数求极小值问题。对函数除要求“单谷”外不作其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面相当广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间内适当插入两点、,并计算其函数值。、将区间分成三段。应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,使搜索区
8、间得以缩短。然后再在保留下来的区间上作同样的处置,如此迭代下去,使搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。黄金分割法要求插入点、的位置相对于区间两端点具有对称
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