最优化方法测验及答案套.doc

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1、《最优化方法》1一、填空题:1.最优化问题的数学模型一般为:____________________________,其中___________称为目标函数,___________称为约束函数,可行域D可以表示为_____________________________,若______________________________,称为问题的局部最优解,若_____________________________________,称为问题的全局最优解。2.设f(x)=,则其梯度为___________,海色矩阵________

2、___,令则f(x)在处沿方向d的一阶方向导数为___________,几何意义为___________________________________,二阶方向导数为___________________,几何意义为____________________________________________________________。3.设严格凸二次规划形式为:则其对偶规划为___________________________________________。4.求解无约束最优化问题:,设是不满足最优性条件的第k步迭代点,

3、则:用最速下降法求解时,搜索方向=___________用Newton法求解时,搜索方向=___________用共轭梯度法求解时,搜索方向=___________________________________________________________________________。二.(10分)简答题:试设计求解无约束优化问题的一般下降算法。三.(25分)计算题1.(10分)用一阶必要和充分条件求解如下无约束优化问题的最优解:.2.(15分)用约束问题局部解的一阶必要条件和二阶充分条件求约束问题:的最优解和相应的乘子

4、。四.证明题(共33分)1.(10分)设是正定二次函数,证明一维问题的最优步长为2.(10分)证明凸规划(其中为严格凸函数,D是凸集)的最优解是唯一的3.(13分)考虑不等式约束问题其中具有连续的偏导数,设是约束问题的可行点,若在处d满足则d是处的可行下降方向。《最优化方法》2一、填空题:1.最优化问题的数学模型一般为:____________________________,其中___________称为目标函数,___________称为约束函数,可行域D可以表示为_____________________________,

5、若______________________________,称为问题的局部最优解,若_____________________________________,称为问题的全局最优解。2.设f(x)=,则其梯度为___________,海色矩阵___________,令则f(x)在处沿方向d的一阶方向导数为___________,几何意义为___________________________________,二阶方向导数为___________________,几何意义为___________________________

6、_________________________________。3.设严格凸二次规划形式为:则其对偶规划为___________________________________________。4.求解无约束最优化问题:,设是不满足最优性条件的第k步迭代点,则:用最速下降法求解时,搜索方向=___________用Newton法求解时,搜索方向=___________用共轭梯度法求解时,搜索方向=_________________________________________________________________

7、__________。二.(10分)简答题:试叙述求解无约束优化问题的优化方法及其优缺点。(200字左右)三.(25分)计算题1.(10分)用一阶必要和充分条件求解如下无约束优化问题的最优解:.2.(15分)用约束问题局部解的一阶必要条件和二阶充分条件求解约束问题:其中四.证明题(共33分)1.(10分)设是正定二次函数,证明一维问题的最优步长为2.(23分)考虑如下规划问题其中是凸函数,证明:(1)(7分)上述规划为凸规划;(2)(8分)上述规划的最优解集为凸集;(3)(8分)设有连续的一阶偏导数,若是KT点,则是上述凸规划问

8、题的全局解。《最优化方法》试题3一、填空题1.设是凸集上的一阶可微函数,则是S上的凸函数的一阶充要条件是(),当n=2时,该充要条件的几何意义是();2.设是凸集上的二阶可微函数,则是上的严格凸函数()(填‘当’或‘当且仅当’)对任意,是()矩阵;3.已知规划问

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