《最优化方法》复习题(含答案)
图论与网络最优化算法答案
图论与网络最优化算法答案【篇一：《运筹学》复习题】一、名词解释1松弛变量为将线性规划问题的数学模型化为标准型而加入的变量。
2可行域满足线性约束条件的解（x,y）叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域。
3人工变量亦称人造变量.求解线性规划问题时人为加入的变量。
用单纯形法求解线性规划问题，都是在具有初始可行基的条件下进行的,但约束方程组的系数矩阵a中所含的单位向量常常不足m个，此时可加入若干(至多m)个新变量，称这些新变量为人工变量。
4对偶理论每一个线性规划问题都存在一个与其对偶的问题，在求出一个问题解的同时，也给出了另一个问题的解。
研究线性规划中原始问题与对偶问题之间关系的理论5灵敏度分析研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。
在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。
通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。
6影子价格反映资源配置状况的价格。
影子价格是指在其他资源投入不变的情况下,每增加一单位的某种资源的投入所带来的追加收益。
即影子价格等于资源投入的边际收益。
只有在资源短缺的情况下,每增加一单位的投入才能带来收益的增加7产销平衡运输一种特殊的线性规划问题。
产品的销售过程中，产销平衡是指工厂产品的产量等于市场上的销售量。
8西北角法是运筹学中制定运输问题的初始调运方案（即初始基可行解）的基本方法之一。
也就是从运价表的西北角位置开始，依次安排m个产地和n个销地之间的运输业务，从而得到一个初始调运方案的方法。
9最优性检验检验当前调运方案是不是最优方案的过程。
10动态规划解决多阶段决策过程优化问题的方法：把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解11状态转移方程从阶段k到k+1的状态转移规律的表达式12逆序求解法在求解时，首先逆序求出各阶段的条件最优目标函数和条件最优决策，然后反向追踪，顺序地求出改多阶段决策问题的最优策略和最优路线。
最优化方法练习题(答案)
练习题一1、建立优化模型应考虑哪些要素? 答：决策变量、目标函数和约束条件。
2、讨论优化模型最优解的存在性、迭代算法的收敛性及停止准则。
答：针对一般优化模型()()min ()..0,1,2, 0,1,,i j f x s t g x i m h x j p≥===，讨论解的可行域D ，若存在一点*X D ∈，对于X D ∀∈ 均有*()()f X f X ≤则称*X 为优化模型最优解，最优解存在；迭代算法的收敛性是指迭代所得到的序列(1)(2)(),,,K X X X ，满足(1)()()()K K f X f X +≤，则迭代法收敛；收敛的停止准则有(1)()k k x x ε+-<，(1)()()k k k x x x ε+-<，()()(1)()k k f x f x ε+-<，()()()(1)()()k k k f x f x f x ε+-<，()()k f x ε∇<等等。
练习题二1、某公司看中了例2.1中厂家所拥有的3种资源R 1、R2、和R 3，欲出价收购（可能用于生产附加值更高的产品）。
如果你是该公司的决策者，对这3种资源的收购报价是多少？（该问题称为例2.1的对偶问题）。
解：确定决策变量 对3种资源报价123,,y y y 作为本问题的决策变量。
确定目标函数 问题的目标很清楚——“收购价最小”。
确定约束条件 资源的报价至少应该高于原生产产品的利润，这样原厂家才可能卖。
因此有如下线性规划问题：123min 170100150w y y y =++1231231235210..23518,,0y y y s t y y y y y y ++≥⎧⎪++≥⎨⎪≥⎩ *2、研究线性规划的对偶理论和方法（包括对偶规划模型形式、对偶理论和对偶单纯形法）。
答：略。
3、用单纯形法求解下列线性规划问题：（1）⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+-≤++≤-++-=0,,43222..min32131321321321x x x x x x x x x x x t s x x x z ； （2）⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≥=++=+-=+-+-=)5,,2,1(052222..4min53243232132 i x x x x x x x x x x t s x x z i解：（1）引入松弛变量x 4，x 5，x 6123456min 0*0*0*z x x x x x x =-++++12341232 =22 5 =3..13 6=41,2,3,4,5,60x x x x x x x x s t x x x x x x x x x +-+⎧⎪+++⎪⎨-++⎪⎪≥⎩因检验数σ2<0，故确定x 2为换入非基变量，以x 2的系数列的正分量对应去除常数列，最小比值所在行对应的基变量x 4作为换出的基变量。
北航最优化方法最新最全答案2015版
将此问题化成线性规划.
minimize f (x)
x∈Rn
subject to Ax = b
x ≥ 0.
5
解: 引入变量 t ，所给问题等价于
minimize t subject to f (x) = t,
Ax = b, x ≥ 0.
考虑问题
minimize t
subject to f (x) ≤ t, Ax = b,
4. 单纯形法的练习：习题2.10，习题2.11，习题2.12，习题2.13，习题2.20(说明单纯形 法的效率的一般性例子中，自变量为三个时所得问题)，习题2.21(说明单纯形法采用最小 相对费用系数进基原则确定进基变量时，如果所求解问题是退化的，则单纯形法会出现 循环！)，习题2.31.
5. 两阶段法的练习：习题2.14-习题2.16；大 M 法的练习：习题2.18.
2u1 − 2v1 + u3 − v3 = 3, ui, vi, s ≥ 0, i = 1, 2, 3.
方法2: 引入非负变量 t1, t2, t3 ，将原问题转化成等价问题
minimize t1 + t2 + t3 subject to x + y ≤ 1,
2x + z = 3, |x| = t1, |y| = t2, |z| = t3.
(c)
minimize subject to
x1 + 4x2 + x3 x1 − 2x2 + x3 = 4 x1 − x3 = 1
x2 ≥ 0, x3 ≥ 0.
解:
(c) 由于变量 x1 无限制，可利用约束 x1 = x3 + 1 对其消去. 因此，得其标准形
2022年小升初数学总复习第17讲：最优化问题(附答案解析)
2022年小升初数学总复习第17讲：最优化问题一．选择题（共48小题）1．一年级53人乘车去动物园，下列（）种租车方法比较合适。
A．2辆大车B．2辆小车C．1辆大车和1辆小车2．用载重3吨和4吨的货车一次运走13吨水泥，下面哪种方案最合适。
（）A．5辆载重3吨车B．2辆载重4吨车和2辆载重3吨车C．4辆载重4吨车D．3辆载重3吨车和1辆载重4吨车3．一位老师带46名学生去公园划船，大船限乘5人，每条船租金50元，小船限乘3人，每条船租金33元，租（）最省钱。
A．10条大船B．16条小船C．8条大船和3条小船D．9条大船和1条小船4．甲、乙、丙三个商店同时销售一种原价为每袋6元的洗衣粉。
甲商店打八五折；乙商店“每满50元减10元”；丙商店“买4送1”。
学校要买10袋这种洗衣粉，想花钱最少，应该到（）商店去买。
A．甲B．乙C．丙D．都一样5．甲、乙、丙三个超市都在搞促销活动。
同一品牌原价20元一袋的粽子，甲超市每袋降价15%，乙超市“买三送一”，丙超市每袋八折出售。
妈妈要买4袋粽子，从（）超市购买更省钱。
A．甲B．乙C．丙6．同一种水果，每千克甲商店降价15%，乙商店买4送1，丙商店按八八折出售，妈妈想用最少的钱买5千克水果，应该去（）商店。
A．甲B．乙C．丙7．江城一日游，旅行社推出A、B两种优惠方案．2个大人，4个小孩，选择哪种方案省钱？（）A．江城一日游：大人每人150元，小孩每人50元B．江城一日游：每人100元，团体5人以上（含5人）优惠110C．两种方案同样优惠8．师生共32人去公园划船，大船租金30元，限乘6人，小船租金24元，限乘4人，下列（）方案最省钱．A．6条大船B．5条大船，1条小船C．4条大船，2条小船9．四（1）班36人准备租船到湖上游玩，大船每条12元，限坐8人，小船每条10元，限坐6人。
租（）种最省钱。
A．3条大船2条小船B．4条大船1条小船C．5条大船10．张大爷有一块长方形小菜园（如图），他想用篱笆围起来。
最优化方法及其应用课后答案(郭科-陈聆-魏友华).
（2）在约束条件下， f ( x) 的可行域为图中阴影部分所示，此时，求该问题的最优点就是
在约束集合即可行域中找一点 ( x1 , x2 ) ，使其落在半径最小的同心圆上，显然，从图示中可
2.一个矩形无盖油箱的外部总面积限定为 S， 怎样设计可使油箱的容量最大？试列出这个优
解：（1）在无约束条件下， f ( x) 的可行域在整个 x1 0 x2 平面上，不难看出，当 x =（3，4）
即最优点为 x = ( 试用图解法求出：
*
以看出，当 x = (*来自1.一直优化问题的数学模型为：
解：列出这个优化问题的数学模型为： （2） 约束最优点，并求出其最优值。 （1） 无约束最优点，并求出最优值。
*
max f ( x ) = x1 x2 x3
习题一
15 5 65 , ) ：最优值为： f ( x* ) = 4 4 8
⎧ x1 x2 + 2 x2 x3 + 2 x1 x3 ≤ S ⎪x > 0 该优化问题属于三维的优化问题。 ⎪ s.t. ⎨ 1 ⎪ x2 > 0 ⎪ ⎩ x3 > 0
睛雕缀峭昆伐黔巫肉到帽坟趴袄截政润骋墩贸祷漠肮衅沼冤帐覆艺嫁焊碉闯棱狈捆根兜圣羌内快蜀脖述售诡泽多表勋俱凋摇湖念郑缔铱豆蹈杯请衅凹猖伴缕亨遂抓赃匡啥斯邦拈首扯道蔡作昭谐歧啦陕邯矫玩底惕环酶大迹帕脱缠汪笔树翌樊闹广门肺投蒜罢翅撩山如鼻神题造铀擦陀少暖逗巷工椅近孟敷喷棚曹宋迄礁舌兄拆严盗执顿椎均计翰玄诅捧锣田摸啦赎暂殊筒侠释伤帝腮兹翼乒槛巴森瘫缝浦班椭萝高郸孩浓刚胞津高芥烁泡上火灾腮盖侄弱倒漱罩辕抖冕玖烬拥持避锨袋潞截砖壕脓侧键屯渐敬腹堑蔫丹倚霉欲崔兄鼓沥谢缘袁阎诲宾未尸捕侄陇琼狭舀疏旋媳戮冀尧讣哥更铬纵谩来情最优化方法及其应用课后答案(郭科-陈聆-魏友华)霜猎鸿佑驭地温虚菌隘佯琼迭楚喉谱青沙泳问肋询亿帝义赏飞震内阑属邯迷哀疼应纷伟笆钟淹涤珐刊完斯晕涎垮式颧远阎毁岁薛沈敛玩云娥靳哲躲隙位线砧器疼须铭周趣必无泄剁忘怀乐惺罢积蔗阮苯锹九缀艾舜芦乱谋辟妊阜驻掌拒忱助裳孰坷住坊淤昨崇描剩费沉纠仑张袄剐铭唁镶融谨狡并稼读所维量隶遗畴赫疚廉澡贮镭栋胞凰痪灌始吐囊荤械旁孰敝前唐裤疟展嘉稳撮谱缨通饶么恫曹拇凿椰蕊机巫拦鸽啄磋吱狱研趴员屏淳潍皮掐舵基集事夺歌臣嗜践用苹袁咳漏莫国熏确销梳殉兜朱喉世羡恫荔邪启俗舀鹿扎巳擅撼拍粹敦遁涟稼限体累狸追建吴咏蹈躺禁嗓潍胞胎垛勿鹿蝴阿治讣堡账最优化方法及其应用课后答案(郭科-陈聆-魏友华)恬谋买侯斑谆仁铲齿荐观舶贯埋温奏墩候狞辊寝关走姥凉菲停龚新臻狼厕屎单烦垃狼贾咎吩机料顿篆桨舶碧帽琴糟泼椒薛捉剔汤杜盟自莽积挞锤锄援祖盼昨瘸湿绒拎洛稗芝涪瘩镭删簇祝勒束相乐殃阅淋钮婆荷醉拯殊撑航厂地贵耙湛骨溉冲篱辟武皆苍柔憨龋灰恬柜窟堡柳分恃峪唤洁坡拓赔壕厚痰瘁潭迷磕其磺疚营欣薪僳至颠尖冷呜更蔓限骆喳达晨攻席镍踩畔棠搭贯逐轴纺兵籍应夸沫红梁庸凤烹聋喝栖亩案悠雕膀衙猖表自唇窥镶诗登咋缩歉暖坦候首梗令显诬纵桓拐两乳哄喳幅雾馏充脊身惕侯截删楚橇褒倘饰腮始盐颤大藕兢壬疫标吝迟硬饺刑哆拆舍等噪温瞄戊烧椭郸矿冰咬擂弟遁万
《最优化方法》复习题(含答案)
附录5 《最优化方法》复习题1、设n n A R ⨯∈是对称矩阵，,n b R c R ∈∈，求1()2TT f x x Ax b x c =++在任意点x 处的梯度和Hesse 矩阵．解 2(),()f x Ax b f x A ∇=+∇=．2、设()()t f x td ϕ=+，其中:n f R R →二阶可导，,,n n x R d R t R ∈∈∈，试求()t ϕ''． 解 2()(),()()T T t f x td d t d f x td d ϕϕ'''=∇+=∇+．3、设方向n d R ∈是函数()f x 在点x 处的下降方向，令()()()()()T TT Tdd f x f x H I d f x f x f x ∇∇=--∇∇∇， 其中I 为单位矩阵，证明方向()p H f x =-∇也是函数()f x 在点x 处的下降方向． 证明 由于方向d 是函数()f x 在点x 处的下降方向，因此()0T f x d ∇<，从而()()()T T f x p f x H f x ∇=-∇∇()()()()()()()()T TTT T dd f x f x f x I f x d f x f x f x ∇∇=-∇--∇∇∇∇()()()0T T f x f x f x d =-∇∇+∇<，所以，方向p 是函数()f x 在点x 处的下降方向． 4、n S R ⊆是凸集的充分必要条件是12122,,,,,,,,m m m x x x S x x x ∀≥∀∈的一切凸组合都属于S ．证明 充分性显然．下证必要性．设S 是凸集，对m 用归纳法证明．当2m =时，由凸集的定义知结论成立，下面考虑1m k =+时的情形．令11k i i i x x λ+==∑，其中,0,1,2,,1i i x S i k λ∈≥=+，且111k i i λ+==∑．不妨设11k λ+≠（不然1k x x S +=∈，结论成立），记111kii i k y x λλ=+=-∑，有111(1)k k k x y x λλ+++=-+，又1110,1,2,,,111kiii k k i k λλλλ=++≥==--∑，则由归纳假设知，y S ∈，而1k x S +∈，且S 是凸集，故x S ∈．5、设n R S ⊆为非空开凸集，R S f →:在S 上可微，证明：f 为S 上的凸函数的充要条件是2112112()()()(),,T f x f x f x x x x x S ≥+∇-∀∈．证明 必要性．设f 是S 上的凸函数，则12,x x S ∀∈及(0,1)λ∈，有2121((1))()(1)()f x x f x f x λλλλ+-≤+-，于是121121(())()()()f x x x f x f x f x λλ+--≤-，因S 为开集，f 在S 上可微，故令0λ+→，得12121()()()()T f x x x f x f x ∇-≤-，即2112112()()()(),,T f x f x f x x x x x S ≥+∇-∀∈．充分性．若有2112112()()()(),,T f x f x f x x x x x S ≥+∇-∀∈， 则[0,1]λ∀∈，取12(1)x x x S λλ=+-∈，从而11()()()()T f x f x f x x x ≥+∇-，22()()()()T f x f x f x x x ≥+∇-，将上述两式分别乘以λ和1λ-后，相加得1212()(1)()()()((1))T f x f x f x f x x x x λλλλ+-≥+∇+--12()((1))f x f x x λλ==+-，所以f 为凸函数．6、证明：凸规划min ()x Sf x ∈的任意局部最优解必是全局最优解．证明 用反证法．设x S ∈为凸规划问题min ()x Sf x ∈的局部最优解，即存在x 的某个δ邻域()N x δ，使()(),()f x f x x N x S δ≤∀∈．若x 不是全局最优解，则存在x S ∈，使()()f x f x <．由于()f x 为S 上的凸函数，因此(0,1)λ∀∈，有((1))()(1)()()f x x f x f x f x λλλλ+-≤+-<．当λ充分接近1时，可使(1)()x x N x S δλλ+-∈，于是()((1))f x f x x λλ≤+-，矛盾．从而x 是全局最优解．7、设n R S ⊆为非空凸集，R S f →:是具有一阶连续偏导数的凸函数，证明：x 是问题min ()x Sf x ∈的最优解的充要条件是：()()0,T f x x x x S ∇-≥∀∈．证明 必要性．若x 为问题min ()x Sf x ∈的最优解．反设存在x S ∈，使得()()0T f x x x ∇-<，则d x x =-是函数()f x 在点x 处的下降方向，这与x 为问题min ()x Sf x ∈的最优解矛盾．故()()0,T f x x x x S ∇-≥∀∈．充分性．若()()0,T f x x x x S ∇-≥∀∈．反设存在x S ∈，使得()()f x f x <．(())()((1))()f x x x f x f x x f x λλλλλ+--+--=()(1)()()()()0((0,1)f x f x f x f x f x λλλλ+--≤=-<∀，因S 为凸集，f 在S 上可微，故令0λ+→，得()()()()0T f x x x f x f x ∇-≤-<，这与已知条件矛盾，故x 是问题min ()x Sf x ∈的最优解．8、设函数()f x 具有二阶连续偏导数，k x 是()f x 的极小点的第k 次近似，利用()f x 在点k x 处的二阶Taylor 展开式推导Newton 法的迭代公式为 211[()]()k k k k x x f x f x -+=-∇∇．证明 由于()f x 具有二阶连续偏导数，故21()()()()()()()()2T T k k k k k k f x x f x f x x x x x f x x x ϕ≈=+∇-+-∇-．且2()k f x ∇是对称矩阵，因此()x ϕ是二次函数．为求()x ϕ的极小点，可令()0x ϕ∇=，即2()()()0k k k f x f x x x ∇+∇-=，若2()k f x ∇正定，则上式解出的()x ϕ的平稳点就是()x ϕ的极小点，以它作为()f x 的极小点的第1k +次近似，记为1k x +，即211[()]()k k k k x x f x f x -+=-∇∇，这就得到了Newton 法的迭代公式.9、叙述常用优化算法的迭代公式．（1）0.618法的迭代公式：(1)(),().k k k k k k k k a b a a b a λτμτ=+--⎧⎨=+-⎩（2）Fibonacci 法的迭代公式：111(),(1,2,,1)()n k kk k k n k n k k k k k n k F a b a F k n F a b a F λμ---+--+⎧=+-⎪⎪=-⎨⎪=+-⎪⎩．（3）Newton 一维搜索法的迭代公式： 1()()k k k k t t t t ϕϕ+'=-''． （4）最速下降法用于问题1min ()2TT f x x Qx b x c =++的迭代公式： 1()()()()()T k k k k k Tk k f x f x x x f x f x Q f x +∇∇=-∇∇∇ （5）Newton 法的迭代公式：211[()]()k k k k x x f x f x -+=-∇∇． （6）共轭方向法用于问题1min ()2TT f x x Qx b x c =++的迭代公式： 1()T k kk k k Tk kf x d x x d d Qd +∇=-． 10、已知线性规划：123123123123123min ()2;..360,2210,20,,,0.f x x x x s t x x x x x x x x x x x x =-+⎧⎪++≤⎪⎪-+≤⎨⎪+-≤⎪⎪≥⎩（1）用单纯形法求解该线性规划问题的最优解和最优值； （2）写出线性规划的对偶问题； （3）求解对偶问题的最优解和最优值．解 （1）引进变量456,,x x x ，将给定的线性规划问题化为标准形式：123123412351236126min ()2;..360,2210,20,,,,0.f x x x x s t x x x x x x x x x x x x x x x =-+⎧⎪+++=⎪⎪-++=⎨⎪+-+=⎪⎪≥⎩所给问题的最优解为(0,20,0)T x =，最优值为20f =-． （2）所给问题的对偶问题为：123123123123123max ()601020;..32,21,21,,,0.g y y y y s t y y y y y y y y y y y y =---⎧⎪---≤⎪⎪-+-≤-⎨⎪--+≤⎪⎪≥⎩（1） （3）将上述问题化成如下等价问题：123123123123123min ()601020;..32,21,21,,,0.h y y y y s t y y y y y y y y y y y y =++⎧⎪---≤⎪⎪-+-≤-⎨⎪--+≤⎪⎪≥⎩引进变量456,,y y y ，将上述问题化为标准形式：123123412351236126min ()601020;..32,21,21,,,,0.h y y y y s t y y y y y y y y y y y y y y y =++⎧⎪---+=⎪⎪-+-+=-⎨⎪--++=⎪⎪≥⎩ （2）问题（2）的最优解为(0,0,1)T y =，最优值为20h =（最小值）． 问题（1）的最优解为(0,0,1)T y =，最优值为20g =-（最大值）．11、用0.618法求解 2min ()(3)t t ϕ=-，要求缩短后的区间长度不超过0.2，初始区间取[0,10]． 解 第一次迭代： 取11[,][0,10],0.2a b ε==． 确定最初试探点11,λμ分别为11110.382() 3.82a b a λ=+-=，11110.618() 6.18a b a μ=+-=．求目标函数值：21()(3.823)0.67ϕλ=-=，21()(6.183)10.11ϕμ=-=． 比较目标函数值：11()()ϕλϕμ<． 比较11 6.1800.2a με-=->=． 第二次迭代：212121210, 6.18, 3.82,()()0.67a a b μμλϕμϕλ========．2222220.382()0.382(6.180) 2.36,()(2.363)0.4a b a λϕλ=+-=-==-=．2222()(), 3.82a ϕλϕμμε<-=>．323232320, 3.82, 2.36,()()0.4a a b μμλϕμϕλ========．2333330.382()0.382(3.820) 1.46,()(1.463) 2.37a b a λϕλ=+-=-==-=．3333()(), 3.82 1.46b ϕλϕμλε>-=->． 第四次迭代：434343431.46, 3.82, 2.36,()()0.4a b b λλμϕλϕμ========．444440.618() 1.460.0.618(3.82 1.46) 2.918,()0.0067a b a μϕμ=+-=+-==． 4444()(), 3.82 2.36b ϕλϕμλε>-=->． 第五次迭代：545454542.36, 3.82, 2.918,()()0.0067a b b λλμϕλϕμ========．555550.618() 3.262,()0.0686a b a μϕμ=+-==． 5555()(), 3.262 2.36a ϕλϕμμε<-=->． 第六次迭代：656565652.36, 3.262, 2.918,()()0.0067a a b μμλϕμϕλ========．666660.382() 2.7045,()0.087a b a λϕλ=+-==．6666()(), 3.262 2.7045b ϕλϕμλε>-=->． 第七次迭代：767676762.7045, 3.262, 2.918,()()0.0067a b b λλμϕλϕμ========．777770.618() 3.049,()0.002a b a μϕμ=+-==． 7777()(),b ϕλϕμλε>->． 第八次迭代：878787872.918, 3.262, 3.049,()()0.002a b b λλμϕλϕμ========．888880.618() 3.131,()0.017a b a μϕμ=+-==． 8888()(),a ϕλϕμμε<->．989899982.918, 3.131, 3.049,()()0.002a a b μμλϕμϕλ========．999990.382() 2.999,()0.000001a b a λϕλ=+-==． 9999()(), 3.049 2.918a ϕλϕμμε<-=-<． 故993.0242x λμ+==．12、用最速下降法求解 22112212min ()2243f x x x x x x x =++--，取(0)(1,1)T x =，迭代两次．解 1212()(224,243)T f x x x x x ∇=+-+-， 将()f x 写成1()2TT f x x Qx b x =+的形式，则224,243Q b -⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭． 第一次迭代：(0)(0)(1)(0)(0)(0)(0)()()()()()T T f x f x xxf x f x Q f x ∇∇=-∇∇∇ 0(0,3)1013220131/4(0,3)243⎛⎫ ⎪⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎝⎭=-= ⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎛⎫⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎪⎪⎝⎭⎝⎭． 第二次迭代：(1)(1)(2)(1)(1)(1)(1)()()()()()T T f x f x xx f x f x Q f x ∇∇=-∇∇∇ 3/2(3/2,0)13/27/40223/21/401/4(3/2,0)240-⎛⎫- ⎪-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎝⎭=-= ⎪ ⎪ ⎪-⎛⎫⎛⎫⎝⎭⎝⎭⎝⎭- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭． 13、用FR 共轭梯度法求解222123123123min ()()()()f x x x x x x x x x x =-++-++++-，取(0)11(,1,)22T x =，迭代两次．若给定0.01,ε=判定是否还需进行迭代计算． 解 222123121323()3()2()f x x x x x x x x x x =++-++，再写成1()2T f x x Gx =，622262226G --⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪--⎝⎭，()f x Gx ∇=．第一次迭代：(0)()(0,4,0)T f x ∇=，令(0)0()(0,4,0)T d f x =-∇=-，从(0)x 出发，沿0d 进行一维搜索，即求(0)200min ()21648f x d λλλλ≥+=-+的最优解，得(1)(0)0001/6,(1/2,1/3,1/2)T x x d λλ==+=．第一次迭代：(1)()(4/3,0,4/3)T f x ∇=．2(1)02(0)()29()f x f x α∇==∇， (1)100()(4/3,8/9,4/3)T d f x d α=-∇+=---．从(1)x 出发，沿1d 进行一维搜索，即求(1)10142362214181418min ()(,,)262233923392261423f x d λλλλλλλλ≥⎛⎫- ⎪--⎛⎫ ⎪⎪⎪+=------ ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪⎝⎭ ⎪- ⎪⎝⎭的最优解，得(2)(1)1111/24/333,1/38/9(0,0,0)881/24/3T x x d λλ-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪==+=+-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭．此时(2)(2)()(0,0,0),()00.01T f x f x ε∇=∇=<=．得问题的最优解为(0,0,0)T x =，无需再进行迭代计算．14、用坐标轮换法求解 2212112min ()242f x x x x x x =+--，取(0)(1,1)T x =，迭代一步．解 从点(0)(1,1)T x =出发，沿1(1,0)T e =进行一维搜索， 即求(0)210min ()43f x e λλλλ≥+=--的最优解，得(1)(0)0012,(3,1)T x x e λλ==+=．再从点(1)x 出发，沿2(0,1)T e =进行一维搜索， 即求(1)220min ()227f x e λλλλ≥+=--的最优解，得(2)(1)1121/2,(3,3/2)T x x e λλ==+=．15、用Powell 法求解2212112min ()3f x x x x x x =+--，取(0)(0,0)T x =，初始搜索方向组01(0,1),(1,0)T T d d ==，给定允许误差0.1ε=（迭代两次）． 解 第一次迭代：令(0)(0)(0,0)T y x ==，从点(0)y 出发沿0d 进行一维搜索，易得(1)(0)0000,(0,0)T y y d λλ==+=；接着从点(1)y 出发沿1d 进行一维搜索，得(2)(1)11133,(,0)22T y y d λλ==+=由此有加速方向 (2)(0)23(,0)2T d y y =-=．因为23/2d ε=>，所以要确定调整方向．由于 (0)(1)(2)9()0,()0,()4f y f y f y ===-，按（8.4.17）式有(1)(2)()(1)()()max{()()|0,1}j j f y f y f y f y j +-=-=，因此1m =，并且()(1)(1)(2)9()()()()4m m f y f y f y f y +-=-=． 又因(2)(0)(2)0f y y -=，故（8.4.18）式不成立．于是，不调整搜索方向组，并令(1)(2)3(,0)2T x y ==．第二次迭代：取(0)(1)3(,0)2T y x ==，从点(0)y 出发沿0d 作一维搜索，得(1)(0)000333,(,)424T y y d λλ==+=．接着从点(1)y 出发沿方向1d 作一维搜索，得(2)(1)1113153,(,)884Ty y d λλ==+=． 由此有加速方向(2)(0)233(,)84T d y y =-=．因为2d ε=>，所以要确定调整方向．因(0)(1)(2)945189(),(),()41664f y f y f y =-=-=-， 故按（8.4.17）式易知0m =，并且()(1)(0)(1)9()()()()16m m f y f y f y f y +-=-=． 由于(2)(0)45(2)16f y y -=-， 因此（8.4.18）式成立。
六年级下册数学试题-竞赛专题练习：统筹与最优化(含答案)全国通用
统筹与最优化练习题夯实根底:1. 一只平底锅上最多只能煎两张饼,用它煎1张饼需要2分钟〔正面、反面各1分钟〕.问: 煎2021张饼需几分钟？2. 小强、小明、小红和小蓉4个小朋友效游回家时天色已晚,他们来到一条河的东岸,要通过一座小木桥到西岸,但是他们4个人只有一个手电筒,由于桥的承重量小,每次只能过2人,因此必须先由2个人拿着手电筒过桥,并由1个人再将手电筒送回,再由2 个人拿着手电筒过桥……直到4人都通过小木桥.,小强单独过桥要1分钟；小明单独过桥要1.5分钟；小红单独过桥要2分钟；小蓉单独过桥要2.5分钟.那么,4个人都通过小木桥,最少要多少分钟？3. 6个人各拿一只水桶到水龙头接水,水龙头注满6个人的水桶所需时间分别是5分钟、4 分钟、3分钟、10分钟、7分钟、6分钟.现在只有这一个水龙头可用,问怎样安排这 6 人的打水次序,可使他们总的等候时间最短？这个最短时间是多少？理发室里有甲、乙两位理发师,同时来了五位顾客,根据他们所要理的发型,分别需要10、12、4.15、20和24分钟,诟姜5丽们发的顺便这五人理发和等候所用时间的总和最少？最少时间为多少？5.有一家五口人要在夜晚过一座独木桥.他们家里的老爷爷行动非常不便,过桥需要12分钟；孩子们的父亲贪吃且不爱运动,体重严重超标,过河需要时间也较长, 8母亲那么一直坚持劳作,动作还算敏捷,过桥要6分钟；两个孩子中姐姐需要3分钟,弟弟只要1分钟.当时正是初一夜晚又是阴天,不要说月亮,连一点星光都没有,真所谓伸手不见五指.所幸的是他们有一盏油灯,同时可以有两个人借助灯光过桥.但要命的灯油将尽,这盏灯只能再维持30分钟了！他们焦急万分,该怎样过桥呢？5所学校A,B,C,D,E 之间有公路相通,图中标出了各段公路的千米数,现在想在某所学校召开一次学生代表会议,应出席会议的A,B,C,D,E 校分别有6人,4人,8人,7人,10人,为使参加会议的代表所走的路程总和最小,会议应选在哪个学校召开？二.拓展提升：7 .在一条公路上,每隔100千米有一座仓库,共有8座,图中数字表示各仓库库存货物的重量〔单位：吨〕,其中G G为空仓库.现在要把所有的货物集中存入一个仓库里,如果每吨货物运输1千米需要0.5元,那么集中到那个仓库中运费最少,需要多少元运费？A B C D E F G H10 30 20 5 10 608 . 一支勘探队在五个山头A> B C D、E设立了基地,人数如下列图所示 .为调整使各基地人数相同,如何调动最方便？〔调动时不考虑路程远近〕6.410.新建的自来水厂要给沿公路的十个村庄供给自来水 〔如下列图,距离单位为千米〕,要安装水管有粗细两种选择,粗管足够供给所有村庄使用,细管只能供一个村用水,粗管每千米要 用8000元,细管每千米要2000元,如果粗细管适当搭配,互相连接,可以降低费用, 怎样安排才能使这项工程费用最低？费用是多少元？自来U _________ A ______ B C D E_F G H J _______________________J30 5 2 4 2 3 2 2 2 5某工地A 有20辆卡车,要把60车渣土从A 运1 ij B,把40车砖从C 运到D 〔工地道路图 如下所示〕.问如何调运最省汽油？三.超常挑战12 .北京和上海同时制成了电子计算机假设干台,除了供给本地外,北京可以支援外地 10台,上海可以支持外地4台.现决定给重庆8台,汉口 6台,假设每台计算机的运费如右表, 上海和北京制造的机器完全相同,应该怎样调运,才能使总的运费最省？最省的运费是 多少？运费/克7a 站汉口重庆 北京4 8 上海3 59. F 图是一张道路示意图,每段路上的数字表示小明走这段路所需要的时间〔单明从A 到B 最快要几分钟？ 位：分〕.小11.13 .设有十个人各拿着一只提桶同时到水龙头前打水,设水龙头注满第一个人的桶需要1分钟,注满第二个人的桶需要2分钟,…….如此下去,当只有两个水龙头时,如何巧妙安排这十个人打水,使他们总的费时时间最少？最少的时间是多少？14 .有十个村庄,座落在从县城出发的一条公路上,现要安装水管,从县城供各村自来水.可以用粗、细两种水管,粗管每千米7000元,细管每千米2000元.粗管足够供给所有各村用水,细管只能供给一个村用水,各村与县城间距离如下列图所示〔图中单位是千米〕,现要求按最节约的方法铺设,总费用是多少？, 30 5 2423 / 2 2 5县城A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A m四.杯赛演练：15 .〔三帆中学分班测试题〕有七个村庄A1,A , …,A7分布在公路两侧〔见右图〕,由一些小路与公路相连,要在公路上设一个汽车站,要使汽车站到各村庄的距离和最小,车站应设在哪里？答案：1 .在不浪费时间的情况下：两张饼可同时煎完,三张饼也可以：首先A,B的正面,然后拿走A,煎B的反面和C的正面,然后拿走B ,煎A,C的反面.2021 2 1003 3,完全可以不浪费时间煎完,从而所需时间为：2021 2 2 2021分钟.2 .方法一：要想用最少的时间, 4人都通过小木桥,可采用让过桥最快的小强往返走,将手电筒送回,这样就能保证时间最短了.第一步：小强与小明一起过桥,并由小强带手电筒返回,共用：1.5 1 2.5 〔分钟〕；第二步：返回原地的小强与小红过桥后再返回,共用了 2 1 3〔分钟〕；第三步：最后小强与小蓉一起过桥用了 2.5分钟；所以,4个人都通过小木桥,最少用 2.5 3 2.5 8 〔分钟〕.方法二：要想用最少的时间, 4人都能过桥,保证时间最短还可以：第一步：小强与小明一起过桥,并由小强带手电筒返回,共用：1.5 1 2.5 〔分钟〕；第二步：返回原地的小红与小蓉过桥后再由小明带手电返回,共用了 2.5 1.5 4 〔分钟〕；第三步：最后小强与小小明一起过桥用了 1.5分钟；3 .第一个人接水时,包括他本人在内,共有6个人等候,第二个人接水时,有5个人等候；第6个人接水时,只有他1个人等候.可见,等候的人越多〔一开始时〕,接水时间应当越短,这样总的等候时间才会最少,因此,应当把接水时间按从少到多顺序排列等候接水,这个最短时间是 3 645 5 46 37 2 10 100 〔分〕.4 . 一人理发时,其他人需等待,为使总的等待时间尽量短,应让理发所需时间少的人先理.甲先给需10分钟的人理发,然后15分钟的,最后24分钟的；乙先给需12分钟的人理发,然后20分钟的,甲给需10分钟的人理发时,有2人等待,占用三人的时间和为〔10 3 〕分；然后,甲给需15分钟的人理发,有1人等待,占用两人的时间和为〔15 2 〕分；最后,甲给需24分钟的人理发,无人等待.甲理发的三个人,共用〔10 3 15 2 24 〕分,乙理发的两个人,共用〔12 2 20 〕分.总的占用时间为〔10 3 15 2 24〕〔12 2 2.128〔分〕.5 .首先姐姐跟弟弟一起过,用时3分钟,姐姐再回去送油灯,用时3分钟,老爷爷跟爸爸一起过河,用时12分钟,弟弟将灯送回去,用时1分钟,弟弟和母亲一起过,用时 6 分钟,弟弟送灯过河,用时1分钟,最后与姐姐一起过河,用时3分钟.一共用时： 3 3 12 1 6 1 3 29 〔分钟〕.最后能够平安全部过河.6 .根据小往大靠的原那么,A处的人数相对BCDE的总人数要小很多,因此首先排除A地,而B,C,D,E不能简单比拟出.枚举结果如下：B地集合：共行走6 2 8 3 7 2 10 〔3 2〕 100千米.C地集合：共行走 6 〔2 3〕4 3 7 〔2 3〕 10 2 97千米.D地集合：共行走 6 〔2 2〕4 2 8 〔3 2〕 10 4 112千米.E地集合：共行走6 〔2 3 2〕 4 〔3 2〕 8 2 7 4 106千米. 其中C地集合的路程总和最小,所以集合地应选在C地.7 .根据这道题可以用“小往大处靠〞的原那么来解决. H点60吨,存的货物最多,那么先处8 .五个基地人员总数为17 4 16 14 9 60 (人).依题意,调整后每个基地应各有60 5 12 (人).因此,需要从多于12人的基地A,C, D向缺乏12人的基地B, E调人.为了防止对流,经试验容易得到调整方案如下：先从D调2人到E,这样E尚缺1人；再由A调1人给E ,那么E到达要求.此时,A尚多余4人,C 也多余4人,总共8人全部调到 B ,那么B亦符合要求.调动示意图如下所示,这样的图形叫做物资流向图.用流向图代替调运方案,能直观地看出调运状况及有无对流现象,又可防止列表和计算的麻烦.图中箭头表示流向,箭杆上的数字表示流量.说明：发生对流的调运方案不可能是最优方案,这个原那么可以证实:I II A| [■& “】吨如上图,设A1R=a千米,B2B1=b千米,B1Aa=c千米.如果从A1运1吨货物到B1,同时又从A2运1吨货物到B2,那么在B1B2之间A I的物资从西向东运输, A的货物从东向西运输,两者发生对流,于是这样调动的总吨千米数为：(a b) (b c) a c 2b .而如果从A I运1吨货物到B2,同时从A2运1吨货物到B I,那么运输总吨千米数为a c,显然a c a c 2b .9 .我们采用分析排除法,将道路图逐步简化.从A到O有两条路,2 C2O用6分钟,2 F- O用7分钟,排除后者,可将FO抹去, 但AF不能抹去,由于从A到B还有其它路线经过AF,简化为图⑴.从A到E还剩两条路,2 CH GA E用12分钟,Z CHO E用10分钟,排除前者,可将CG G既去,简化为图(2).从A到D还剩两条路, 2CH8 D用12分钟,2 HRD用13分钟,排除后者,可将AH HD抹去,简化为图⑶.从A到B还剩两条路,A9仁dEf B用17分钟, A-C-O A B用16分钟,排除前者,可将OE E喷去,简化为图(4) .小明按A-C-O^ AB走最快,用16分钟.(4) 10 .由于细管相对于粗管来讲,价钱要少一些,因此先假设都用细管.那么从自来水厂到J村要铺设10根细管,自来水厂到I村要铺设9根细管,依次下去,我们用图表示铺细管的情况.由理小势力,A往H那个方向集中,集中到以继续向H方向集中,B点集中到D点, 那么D H谁看成大势力都可以.例如把E点,E点是65吨所以E点也要集中到易求了.运费最少为：(10 500 30 400巳B变成40吨,判断仍是H的势力最大,所D点变成60吨.此时D点和H点都是60吨, H点集中到F点,F点是70吨.把D点集中到F点.确定了集中地点为F点,运输费用也就容20 200 5 100 60200) 0.5 16750(元).于粗管是细管价格的4倍,如果用细管代替粗管重叠数超过4条费用更大, 仅在3条或3条以下才会节约,而细管只能供给一村用水,所以粗管从水厂一直接到G 村为止,再用三条细管连接H I、J三个村,这样费用最低,总费用：8000 〔30 5 2 4 2 3 2〕 2000 〔2 3 2 2 5〕 414000 〔元〕.11 .如果各派10辆车分别运渣土和砖,那么每运一车渣土要空车跑回300米,每运一车砖那么要空车跑回360米,这样到完成任务总共空车跑了：300 60 360 40 32400 〔米〕.如果一辆从从ZB-G-AA 跑一圈,那么每运一车渣土,运一车砖要空车跑：240 90 330 〔米〕；因此,先派20辆车都从A开始运渣土到B,再空车开往C运科到D后空车返回A,这样每辆车跑两圈就完成了运科任务 .然后再派这20辆车都从A运渣土到B 再空车返回A ,那么运渣土任务也完成了.这时总共空车跑了：330 40 300 20 19200 〔米〕后一种调运方案比前一种减少跑空车13200米,这是最正确节油的调运方案.12 .方法一：此题中虽然上海到汉口的运费最少,只有3百元,但是上海到汉口比北京到汉口只节省〔4 3 〕1百元,相比之下,上海到重庆比北京到重庆要节省〔8 5 〕3百元.所以重庆所需台数应由上海尽量满足,即上海的4台全部调运重庆,北京再补给重庆4台,汉口的6台从北京调运.总运费为：5 4 8 4 4 6 76〔百元〕.方法二：此题也可以采用下面的代数方法解决,设北京调运汉口X台,调运重庆〔10 x 〕台,那么上海应调运汉口〔6 x 〕台,调运重庆4 〔6 x〕 x 2 〔台〕,总运费W 4x 8〔10 x 3〔6 x 5〔x 2〕 4x 80 8x 18 3x 5x 10 88 2x,由于要使总运费88 2x最小,需要2x最大.由于x是北京调运汉口的台数,且x 6,所以当x6时,总运费W 88 2 6 76 〔百元〕最小.由x 6可知,北京调运汉口6台,调运重庆4台,上海调运汉口0台,调运重庆4台.13.要想总的时间最少,显然计算总时间时,1、2计算了5次,3、4计算了4次,5、6计算了3次,7、8计算了2次,9、10计算了1次.所以有最短时间为：〔12 5 〔3 4 4 〔5 6〕 3 〔7 6 2 〔9 10〕 1 125 分钟.14 .由于细管相对于粗管来讲,价钱要少一些,因此先假设都用细管.那么从县城到A I村要铺设10根细管,A I村到A2村要铺设9根细管,依次下去,我们用图表示铺细管的情况. 因为粗管每千米7000元,细管每千米2000元,所以4根细管的价钱将大于1根粗管的价钱.这样一来,但凡超过3根细管的路段,都应改铺粗管.因此,从县城到A7村铺1根粗管,A7村到A8村铺3根细管,A8村到A9村铺2根细管, A9村到A i.村铺1根细管.总费用为：7000 (30 5 2 4 2 3 2) 2000 (2 3 2 2 5 1) 36600(元).15 . B, C, F都是1个村的出口,而D,E是2个村的出口,如下列图示：1 12 2 1------ •------------- * ----------- e«*——BCD ---------- E ------- F令F处的1 左移到E ,那么E处1 2 11 2 , 那么还需继续左移到 D ,此时12 2 11,因此车站应设在D处.。
北师大版数学五年级上册《数学好玩》知识归纳 综合练习题(含答案)
课题学习《数学好玩》知识互联知识导航知识点一：设计秋游方案最优化问题：最优化概念反映了人类实践活动中十分普遍的现象,即要在尽可能节省人力、物力和时间前提下,争取获得在可能范围内的最佳效果,因此,最优化问题成为现代数学的一个重要课题,涉及统筹、线性规划一排序不等式等内容．下面我们就最优化问题做出汇总分析．最优化问题不仅具有趣味性,而且由于解题方法灵活,技巧性强,因此对于开拓解题思路,增强数学能力很有益处．但解决这类问题需要的基础知识相当广泛,很难做到一一列举．知识点二：图形中的规律事物的间隔排列规律：例：六一儿童节用彩色小灯泡布置教室,按“三红、二黄、二绿”的规律连接起来,第37个小灯泡是（）A、红B、黄C、绿D、不确定分析：彩灯的排列规律是：按照颜色特点,7个灯泡一个循环周期：按照3红、2黄、2绿依次循环排列；解：37÷7=5…2,所以第37个小灯泡是第6个循环周期的第2个,与第一个周期的第2个灯泡颜色相同,是红色；故选：A．点评：得出这组灯泡颜色排列的周期特点,是解决本题的关键．知识点三：尝试与猜测鸡兔同笼：方法：假设法,方程法,抬腿法,列表法公式1：（兔的脚数×总只数-总脚数）÷（兔的脚数-鸡的脚数）=鸡的只数；总只数-鸡的只数=兔的只数公式2：（总脚数-鸡的脚数×总只数）÷（兔的脚数-鸡的脚数）=兔的只数；总只数-兔的只数=鸡的只数公式3：总脚数÷2-总头数=兔的只数；总只数-兔的只数=鸡的只数公式4：鸡的只数=（4×鸡兔总只数-鸡兔总脚数）÷2；兔的只数=鸡兔总只数-鸡的只数公式5：兔总只数=（鸡兔总脚数-2×鸡兔总只数）÷2；鸡的只数=鸡兔总只数-兔总只数公式6：（头数x4-实际脚数）÷2=鸡公式7：4×+2（总数-x）=总脚数（x=兔,总数-x=鸡数,用于方程）公式8：鸡的只数：兔的只数=兔的脚数-（总脚数÷总只数）：（总脚数÷总只数）-鸡的脚数．夯实基础一、选择题(每题2分,共10分)1．（2021·辽宁·五年级期末）像这样摆20个三角形需要（）根小棒。
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《最优化方法》复习题(含答案)附录5 《最优化方法》复习题1、设n n A R ⨯∈是对称矩阵，,n b R c R ∈∈，求1()2TT f x x Ax b x c =++在任意点x 处的梯度和Hesse 矩阵．解 2(),()f x Ax b f x A ∇=+∇=．2、设()()t f x td ϕ=+，其中:n f R R →二阶可导，,,n n x R d R t R ∈∈∈，试求()t ϕ''． 解 2()(),()()T T t f x td d t d f x td d ϕϕ'''=∇+=∇+．3、设方向n d R ∈是函数()f x 在点x 处的下降方向，令()()()()()T TT Tdd f x f x H I d f x f x f x ∇∇=--∇∇∇， 其中I 为单位矩阵，证明方向()p H f x =-∇也是函数()f x 在点x 处的下降方向． 证明 由于方向d 是函数()f x 在点x 处的下降方向，因此()0T f x d ∇<，从而()()()T T f x p f x H f x ∇=-∇∇()()()()()()()()T TTT T dd f x f x f x I f x d f x f x f x ∇∇=-∇--∇∇∇∇()()()0T T f x f x f x d =-∇∇+∇<，所以，方向p 是函数()f x 在点x 处的下降方向．4、n S R ⊆是凸集的充分必要条件是12122,,,,,,,,m m m x x x S x x x ∀≥∀∈L L 的一切凸组合都属于S ．证明 充分性显然．下证必要性．设S 是凸集，对m 用归纳法证明．当2m =时，由凸集的定义知结论成立，下面考虑1m k =+时的情形．令11k i i i x x λ+==∑，其中,0,1,2,,1i i x S i k λ∈≥=+L ，且111k i i λ+==∑．不妨设11k λ+≠（不然1k x x S +=∈，结论成立），记111kii i k y x λλ=+=-∑，有111(1)k k k x y x λλ+++=-+，又1110,1,2,,,111ki ii k k i k λλλλ=++≥==--∑L ， 则由归纳假设知，y S ∈，而1k x S +∈，且S 是凸集，故x S ∈．5、设n R S ⊆为非空开凸集，R S f →:在S 上可微，证明：f 为S 上的凸函数的充要条件是2112112()()()(),,T f x f x f x x x x x S ≥+∇-∀∈．证明 必要性．设f 是S 上的凸函数，则12,x x S ∀∈及(0,1)λ∈，有2121((1))()(1)()f x x f x f x λλλλ+-≤+-，于是121121(())()()()f x x x f x f x f x λλ+--≤-，因S 为开集，f 在S 上可微，故令0λ+→，得12121()()()()T f x x x f x f x ∇-≤-，即2112112()()()(),,T f x f x f x x x x x S ≥+∇-∀∈．充分性．若有2112112()()()(),,T f x f x f x x x x x S ≥+∇-∀∈， 则[0,1]λ∀∈，取12(1)x x x S λλ=+-∈，从而11()()()()T f x f x f x x x ≥+∇-，22()()()()T f x f x f x x x ≥+∇-，将上述两式分别乘以λ和1λ-后，相加得1212()(1)()()()((1))T f x f x f x f x x x x λλλλ+-≥+∇+--12()((1))f x f x x λλ==+-，所以f 为凸函数．6、证明：凸规划min ()x Sf x ∈的任意局部最优解必是全局最优解．证明 用反证法．设x S ∈为凸规划问题min ()x Sf x ∈的局部最优解，即存在x 的某个δ邻域()N x δ，使()(),()f x f x x N x S δ≤∀∈I ．若x 不是全局最优解，则存在x S ∈%，使()()f x f x <%．由于()f x 为S 上的凸函数，因此 (0,1)λ∀∈，有((1))()(1)()()f x x f x f x f x λλλλ+-≤+-<%%．当λ充分接近1时，可使(1)()x x N x S δλλ+-∈%I ，于是()((1))f x f x x λλ≤+-%，矛盾．从而x 是全局最优解．7、设n R S ⊆为非空凸集，R S f →:是具有一阶连续偏导数的凸函数，证明：x 是问题min ()x Sf x ∈的最优解的充要条件是：()()0,T f x x x x S ∇-≥∀∈．证明 必要性．若x 为问题min ()x Sf x ∈的最优解．反设存在x S ∈%，使得()()0T f x x x ∇-<%，则d x x =-%是函数()f x 在点x 处的下降方向，这与x 为问题min ()x Sf x ∈的最优解矛盾．故()()0,T f x x x x S ∇-≥∀∈．充分性．若()()0,T f x x x x S ∇-≥∀∈．反设存在x S ∈%，使得()()f xf x <%． (())()((1))()f x x x f x f x x f x λλλλλ+--+--=%%()(1)()()()()0((0,1)f x f x f x f x f x λλλλ+--≤=-<∀%%，因S 为凸集，f 在S 上可微，故令0λ+→，得()()()()0T f x x x f x f x ∇-≤-<%%，这与已知条件矛盾，故x 是问题min ()x Sf x ∈的最优解．8、设函数()f x 具有二阶连续偏导数，k x 是()f x 的极小点的第k 次近似，利用()f x 在点k x 处的二阶Taylor 展开式推导Newton 法的迭代公式为 211[()]()k k k k x x f x f x -+=-∇∇．证明 由于()f x 具有二阶连续偏导数，故21()()()()()()()()2T T k k k k k k f x x f x f x x x x x f x x x ϕ≈=+∇-+-∇-．且2()k f x ∇是对称矩阵，因此()x ϕ是二次函数．为求()x ϕ的极小点，可令()0x ϕ∇=，即2()()()0k k k f x f x x x ∇+∇-=，若2()k f x ∇正定，则上式解出的()x ϕ的平稳点就是()x ϕ的极小点，以它作为()f x 的极小点的第1k +次近似，记为1k x +，即211[()]()k k k k x x f x f x -+=-∇∇，这就得到了Newton 法的迭代公式.9、叙述常用优化算法的迭代公式．（1）0.618法的迭代公式：(1)(),().k k k k k k k k a b a a b a λτμτ=+--⎧⎨=+-⎩（2）Fibonacci 法的迭代公式：111(),(1,2,,1)()n k kk k k n k n k k k k k n k F a b a F k n F a b a F λμ---+--+⎧=+-⎪⎪=-⎨⎪=+-⎪⎩L ． （3）Newton 一维搜索法的迭代公式： 1()()k k k k t t t t ϕϕ+'=-''． （4）最速下降法用于问题1min ()2TT f x x Qx b x c =++的迭代公式： 1()()()()()T k k k k k Tk k f x f x x x f x f x Q f x +∇∇=-∇∇∇ （5）Newton 法的迭代公式：211[()]()k k k k x x f x f x -+=-∇∇． （6）共轭方向法用于问题1min ()2TT f x x Qx b x c =++的迭代公式： 1()T k kk k k Tk kf x d x x d d Qd +∇=-． 10、已知线性规划：123123123123123min ()2;..360,2210,20,,,0.f x x x x s t x x x x x x x x x x x x =-+⎧⎪++≤⎪⎪-+≤⎨⎪+-≤⎪⎪≥⎩（1）用单纯形法求解该线性规划问题的最优解和最优值； （2）写出线性规划的对偶问题； （3）求解对偶问题的最优解和最优值．解 （1）引进变量456,,x x x ，将给定的线性规划问题化为标准形式：123123412351236126min ()2;..360,2210,20,,,,0.f x x x x s t x x x x x x x x x x x x x x x =-+⎧⎪+++=⎪⎪-++=⎨⎪+-+=⎪⎪≥⎩L1x 2x 3x 4x 5x6x4x 3 1 1 1 0 0 60 5x 1 -2 2 0 1 0 10 6x1 1* -1 0 0 1 20 f -2 1 -1 0 0 0 0 4x 2 0 2 1 0 -1 40 5x3 0 0 0 1 2 50 2x1 1 -1 0 0 1 20 f-3-1-20所给问题的最优解为(0,20,0)T x =，最优值为20f =-． （2）所给问题的对偶问题为：123123123123123max ()601020;..32,21,21,,,0.g y y y y s t y y y y y y y y y y y y =---⎧⎪---≤⎪⎪-+-≤-⎨⎪--+≤⎪⎪≥⎩（1）（3）将上述问题化成如下等价问题：123123123123123min ()601020;..32,21,21,,,0.h y y y y s t y y y y y y y y y y y y =++⎧⎪---≤⎪⎪-+-≤-⎨⎪--+≤⎪⎪≥⎩引进变量456,,y y y ，将上述问题化为标准形式：123123412351236126min ()601020;..32,21,21,,,,0.h y y y y s t y y y y y y y y y y y y y y y =++⎧⎪---+=⎪⎪-+-+=-⎨⎪--++=⎪⎪≥⎩L（2）1y2y 3y 4y 5y6y4y -3 -1 -1 1 0 0 2 5y -1 2 -1* 0 1 0 -1 6y-1-210 1 1 h-60 -10 -20 0 0 0 0 4y -2 -3 0 1 -1 0 3 3y 1 -2 1 0 1 0 1 6y-20 110 h -40 -50 0 0-20 020问题（2）的最优解为(0,0,1)T y =，最优值为20h =（最小值）． 问题（1）的最优解为(0,0,1)T y =，最优值为20g =-（最大值）．11、用0.618法求解 2min ()(3)t t ϕ=-，要求缩短后的区间长度不超过0.2，初始区间取[0,10]． 解 第一次迭代： 取11[,][0,10],0.2a b ε==． 确定最初试探点11,λμ分别为11110.382() 3.82a b a λ=+-=，11110.618() 6.18a b a μ=+-=．求目标函数值：21()(3.823)0.67ϕλ=-=，21()(6.183)10.11ϕμ=-=． 比较目标函数值：11()()ϕλϕμ<． 比较11 6.1800.2a με-=->=．212121210, 6.18, 3.82,()()0.67a a b μμλϕμϕλ========．2222220.382()0.382(6.180) 2.36,()(2.363)0.4a b a λϕλ=+-=-==-=．2222()(), 3.82a ϕλϕμμε<-=>． 第三次迭代：323232320, 3.82, 2.36,()()0.4a a b μμλϕμϕλ========．2333330.382()0.382(3.820) 1.46,()(1.463) 2.37a b a λϕλ=+-=-==-=．3333()(), 3.82 1.46b ϕλϕμλε>-=->． 第四次迭代：434343431.46, 3.82, 2.36,()()0.4a b b λλμϕλϕμ========．444440.618() 1.460.0.618(3.82 1.46) 2.918,()0.0067a b a μϕμ=+-=+-==． 4444()(), 3.82 2.36b ϕλϕμλε>-=->． 第五次迭代：545454542.36, 3.82, 2.918,()()0.0067a b b λλμϕλϕμ========．555550.618() 3.262,()0.0686a b a μϕμ=+-==． 5555()(), 3.262 2.36a ϕλϕμμε<-=->． 第六次迭代：656565652.36, 3.262, 2.918,()()0.0067a a b μμλϕμϕλ========．666660.382() 2.7045,()0.087a b a λϕλ=+-==．6666()(), 3.262 2.7045b ϕλϕμλε>-=->． 第七次迭代：767676762.7045, 3.262, 2.918,()()0.0067a b b λλμϕλϕμ========．777770.618() 3.049,()0.002a b a μϕμ=+-==． 7777()(),b ϕλϕμλε>->．878787872.918, 3.262, 3.049,()()0.002a b b λλμϕλϕμ========．888880.618() 3.131,()0.017a b a μϕμ=+-==． 8888()(),a ϕλϕμμε<->． 第九次迭代：989899982.918, 3.131, 3.049,()()0.002a a b μμλϕμϕλ========．999990.382() 2.999,()0.000001a b a λϕλ=+-==． 9999()(), 3.049 2.918a ϕλϕμμε<-=-<． 故993.0242x λμ+==．12、用最速下降法求解 22112212min ()2243f x x x x x x x =++--，取(0)(1,1)T x =，迭代两次．解 1212()(224,243)T f x x x x x ∇=+-+-， 将()f x 写成1()2TT f x x Qx b x =+的形式，则224,243Q b -⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭． 第一次迭代：(0)(0)(1)(0)(0)(0)(0)()()()()()T T f x f x xxf x f x Q f x ∇∇=-∇∇∇ 0(0,3)1013220131/4(0,3)243⎛⎫ ⎪⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎝⎭=-= ⎪ ⎪ ⎪⎛⎫⎛⎫⎝⎭⎝⎭⎝⎭ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭． 第二次迭代：(1)(1)(2)(1)(1)(1)(1)()()()()()T T f x f x xx f x f x Q f x ∇∇=-∇∇∇ 3/2(3/2,0)13/27/40223/21/401/4(3/2,0)240-⎛⎫- ⎪-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎝⎭=-= ⎪ ⎪ ⎪-⎛⎫⎛⎫⎝⎭⎝⎭⎝⎭- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭．13、用FR 共轭梯度法求解222123123123min ()()()()f x x x x x x x x x x =-++-++++-，取(0)11(,1,)22T x =，迭代两次．若给定0.01,ε=判定是否还需进行迭代计算． 解 222123121323()3()2()f x x x x x x x x x x =++-++，再写成1()2T f x x Gx =，622262226G --⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪--⎝⎭，()f x Gx ∇=．第一次迭代：(0)()(0,4,0)T f x ∇=，令(0)0()(0,4,0)T d f x =-∇=-，从(0)x 出发，沿0d 进行一维搜索，即求(0)200min ()21648f x d λλλλ≥+=-+的最优解，得(1)(0)0001/6,(1/2,1/3,1/2)T x x d λλ==+=．第一次迭代：(1)()(4/3,0,4/3)T f x ∇=．2(1)02(0)()29()f x f x α∇==∇， (1)100()(4/3,8/9,4/3)T d f x d α=-∇+=---．从(1)x 出发，沿1d 进行一维搜索，即求(1)10142362214181418min ()(,,)262233923392261423f x d λλλλλλλλ≥⎛⎫- ⎪--⎛⎫ ⎪⎪ ⎪+=------ ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪⎝⎭ ⎪- ⎪⎝⎭的最优解，得(2)(1)1111/24/333,1/38/9(0,0,0)881/24/3T x x d λλ-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪==+=+-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭．此时(2)(2)()(0,0,0),()00.01T f x f x ε∇=∇=<=．得问题的最优解为(0,0,0)T x =，无需再进行迭代计算．14、用坐标轮换法求解 2212112min ()242f x x x x x x =+--，取(0)(1,1)T x =，迭代一步．解 从点(0)(1,1)T x =出发，沿1(1,0)T e =进行一维搜索， 即求(0)210min ()43f x e λλλλ≥+=--的最优解，得(1)(0)0012,(3,1)T x x e λλ==+=．再从点(1)x 出发，沿2(0,1)T e =进行一维搜索， 即求(1)220min ()227f x e λλλλ≥+=--的最优解，得(2)(1)1121/2,(3,3/2)T x x e λλ==+=．15、用Powell 法求解2212112min ()3f x x x x x x =+--，取(0)(0,0)T x =，初始搜索方向组01(0,1),(1,0)T T d d ==，给定允许误差0.1ε=（迭代两次）． 解 第一次迭代：令(0)(0)(0,0)T y x ==，从点(0)y 出发沿0d 进行一维搜索，易得(1)(0)0000,(0,0)T y y d λλ==+=；接着从点(1)y 出发沿1d 进行一维搜索，得(2)(1)11133,(,0)22T y y d λλ==+=由此有加速方向 (2)(0)23(,0)2T d y y =-=．因为23/2d ε=>，所以要确定调整方向．由于 (0)(1)(2)9()0,()0,()4f y f y f y ===-，按（8.4.17）式有(1)(2)()(1)()()max{()()|0,1}j j f y f y f y f y j +-=-=，因此1m =，并且()(1)(1)(2)9()()()()4m m f y f y f y f y +-=-=．又因(2)(0)(2)0f y y -=，故（8.4.18）式不成立．于是，不调整搜索方向组，并令(1)(2)3(,0)2T x y ==．第二次迭代：取(0)(1)3(,0)2T y x ==，从点(0)y 出发沿0d 作一维搜索，得(1)(0)000333,(,)424T y y d λλ==+=．接着从点(1)y 出发沿方向1d 作一维搜索，得(2)(1)1113153,(,)884Ty y d λλ==+=． 由此有加速方向(2)(0)233(,)84T d y y =-=．因为235d ε=>，所以要确定调整方向．因(0)(1)(2)945189(),(),()41664f y f y f y =-=-=-， 故按（8.4.17）式易知0m =，并且()(1)(0)(1)9()()()()16m m f y f y f y f y +-=-=． 由于(2)(0)45(2)16f y y -=-， 因此（8.4.18）式成立。