建模优化问题的解决
3Dmax建模过程中的常见问题与解决方法
3Dmax建模过程中的常见问题与解决方法3Dmax是一种常用的建模软件，广泛应用于建筑设计、游戏开发、影视特效等领域。
在使用3Dmax进行建模的过程中，经常会遇到一些问题，本文将介绍一些常见问题，并提供相应的解决方法。
问题一：模型显示不清晰或者出现模糊现象解决方法：1.调整视图：在3Dmax中，可以使用快捷键“Z”将视图切换为透视视图或者平行视图，以获得更清晰的显示效果。
2.增加细分级别：如果模型显示不清晰，可以尝试增加模型的细分级别，以提高模型的质量和清晰度。
3.合理使用材质：在渲染时，如果材质设置不当，图像可能会出现模糊现象。
因此，在使用材质时要注意选择适当的质量，并合理设置光照和渲染参数。
问题二：模型出现缝隙或者重叠现象解决方法：1.检查模型的顶点：缝隙和重叠通常是由于模型顶点没有正确地连接而造成的。
可以使用3Dmax中的“编辑模式”来检查和调整模型的顶点，确保它们正确连接。
2.检查模型的封闭性：在建模过程中，有时模型的表面没有封闭，导致出现缝隙和重叠。
可以使用3Dmax中的“修复”功能来自动修复模型的封闭性问题。
3.使用布尔操作符：在一些情况下，可以使用3Dmax中的布尔操作符来处理模型的缝隙和重叠现象。
布尔操作符可以将多个对象融合在一起，形成一个完整的模型。
问题三：模型出现不正确的比例或形状变形解决方法：1.使用参考图：为了保持模型的正确比例和形状，可以使用参考图作为建模的参考。
参考图可以在建模过程中帮助准确地绘制模型的外形。
2.调整模型的顶点：如果模型出现了比例或形状变形的问题，可以使用3Dmax中的“编辑模式”来调整模型的顶点位置，以修复变形问题。
3.使用变形器：3Dmax提供了多种变形器，如扭曲、弯曲、旋转等，可以用来修复模型的比例或形状变形。
根据具体情况选择合适的变形器进行调整。
问题四：模型渲染效果不理想解决方法：1.增加光源：在3Dmax中，可以增加多个光源来改善渲染效果。
不同类型的光源有不同的特点，可以根据需要选择合适的光源。
最优化问题的建模与解法
最优化问题的建模与解法最优化问题（optimization problem）是指在一组可能的解中寻找最优解的问题。
最优化问题在实际生活中有广泛的应用，例如在工程、经济学、物流等领域中，我们经常需要通过数学模型来描述问题，并利用优化算法来求解最优解。
本文将介绍最优化问题的建模和解法，并通过几个实例来说明具体的应用。
一、最优化问题的数学建模最优化问题的数学建模包括目标函数的定义、约束条件的确定以及变量范围的设定。
1. 目标函数的定义目标函数是一个表达式，用来衡量问题的解的优劣。
例如，对于一个最大化问题，我们可以定义目标函数为：max f(x)其中，f(x)是一个关于变量x的函数，表示问题的解与x的关系。
类似地，对于最小化问题，我们可以定义目标函数为：min f(x)2. 约束条件的确定约束条件是对变量x的一组限制条件，用来定义问题的可行解集合。
约束条件可以是等式或不等式，通常表示为：g(x) ≤ 0h(x) = 0其中，g(x)和h(x)分别表示不等式约束和等式约束。
最优化问题的解必须满足所有的约束条件，即：g(x) ≤ 0, h(x) = 03. 变量范围的设定对于某些变量，可能需要限定其取值的范围。
例如，对于一个实数变量x，可能需要设定其上下界限。
变量范围的设定可以通过添加额外的不等式约束来实现。
二、最优化问题的解法最优化问题的解法包括数学方法和计算方法两种，常见的数学方法有最优性条件、拉格朗日乘子法等，而计算方法主要是通过计算机来求解。
1. 数学方法数学方法是通过数学分析来求解最优化问题。
其中，常见的数学方法包括：（1）最优性条件：例如，对于一些特殊的最优化问题，可以通过最优性条件来判断最优解的存在性和性质。
最优性条件包括可导条件、凸性条件等。
（2）拉格朗日乘子法：对于带有约束条件的最优化问题，可以通过拉格朗日乘子法将原问题转化为无约束最优化问题，从而求解最优解。
2. 计算方法计算方法是通过计算机来求解最优化问题。
数学建模竞赛用到优化的赛题
数学建模竞赛中，优化问题是一个重要的赛题类型。
优化问题是指在一定的约束条件下，通过寻找最优解，使得目标函数达到最大值或最小值的问题。
在实际生活中，优化问题广泛应用于各个领域，如生产、运输、金融等。
在数学建模竞赛中，优化问题的赛题设计通常要求参赛队伍运用数学知识和建模技巧，对现实生活中的问题进行建模，并寻求最优解。
这类赛题的特点是问题背景真实、数据丰富，参赛队伍需要充分挖掘数据中的有用信息，建立合适的数学模型，并通过优化求解得到符合实际意义的解。
为了更好地解决优化问题，参赛队伍需要掌握以下几个关键步骤：1. 问题分析：在解决优化问题时，首先要明确问题的背景和目标，分析问题中的约束条件，确定目标函数。
这是解决优化问题的基础。
2. 建立模型：根据问题分析的结果，建立合适的数学模型。
常见的优化模型有线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等。
选择合适的模型有助于更高效地求解问题。
3. 求解算法：优化问题的求解方法有很多，如单纯形法、遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
选择合适的求解算法可以提高求解效率和精度。
4. 模型验证与优化：在得到优化解后，需要对模型进行验证，分析模型的可行性和有效性。
如有必要，可以对模型进行优化，以提高模型的性能。
5. 撰写论文：在完成优化问题的建模和求解后，需要将整个过程和结果撰写成论文。
论文应包括问题分析、模型建立、求解方法、结果分析等内容，并注重论文的结构和语言表达。
总之，在数学建模竞赛中，优化问题是一个具有挑战性的赛题类型。
通过解决优化问题，参赛队伍可以锻炼自己的数学建模能力、实践能力和团队协作能力，为未来的学术研究和职业发展打下坚实基础。
数学建模优化问题的求解方法
数学建模优化问题的求解方法
数学建模优化问题的求解方法有很多。
下面列举几种常见的方法：
1. 数学规划方法：包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等。
这些方法通过数学模型和约束条件来描述问题，并通过寻找最优解来优化问题。
2. 图论方法：将问题抽象成图或网络，并利用图论算法来求解最优解。
常见的算法有最短路径算法、最小生成树算法、最大流算法等。
3. 近似算法：对于复杂的优化问题，往往很难找到精确的最优解。
近似算法通过寻找接近最优解的解来近似优化问题。
常见的近似算法有贪心算法、近邻算法、模拟退火算法等。
4. 遗传算法：模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索问题的解空间，并逐步优化解。
遗传算法适用于复杂问题和无法直接求解的问题。
5. 物理方法：将优化问题转化为物理模型，利用物理规律求解。
比如蚁群算法模拟蚂蚁找食物的行为，粒子群算法模拟鸟群觅食的行为等。
以上只是数学建模优化问题求解方法的几种常见方法，实际问题求解时要根据问题的特点选择适合的方法，并结合领域知识和实际情况进行调整和优化。
数学建模中的多目标优化问题
数学建模中的多目标优化问题在数学建模中，多目标优化问题是一个重要且具有挑战性的问题。
在实际应用中，我们常常面临的是多个目标之间的矛盾与权衡，因此需要找到一个平衡点来满足各个目标的需求。
本文将介绍多目标优化问题的定义、解决方法以及应用案例。
第一部分：多目标优化问题的定义多目标优化问题是指在给定的约束条件下，寻找多个目标函数的最优解的问题。
常见的形式可以表示为：最小化/最大化 f1(x), f2(x), ..., fn(x)其中，fi(x)表示第i个目标函数，x表示决策变量。
多目标优化问题与单目标优化问题的不同之处在于，单目标问题只需考虑一个目标函数，而多目标问题需要同时考虑多个目标函数。
第二部分：多目标优化问题的解决方法在解决多目标优化问题时，常用的方法有以下几种：1. 加权求和法（Weighted Sum Method）：将多个目标函数加权求和，转化为单目标函数进行求解。
具体地，可以通过设置不同的权重系数，使得不同目标函数在求解中的重要性得到体现。
2. Pareto优化法（Pareto Optimization）：Pareto优化法基于Pareto最优解的概念，即同时满足所有约束条件下，无法改善任何一个目标函数而不损害其他目标函数的解集。
通过构建Pareto最优解集，可以帮助决策者在多个解中进行选择。
3. 遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。
在多目标优化问题中，遗传算法通过维护一个种群中的多个个体，以逐步进化出Pareto最优解集。
4. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）：粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食的行为进行优化的算法。
在多目标优化问题中，粒子群优化算法通过在解空间中搜索多个粒子，通过粒子之间的合作与竞争，逐步逼近Pareto最优解。
第三部分：多目标优化问题的应用案例多目标优化问题在各个领域都有广泛的应用。
数学建模中的随机优化问题
数学建模中的随机优化问题数学建模作为一门提供量化方法解决实际问题的学科，已经广泛应用于各个领域。
在建模过程中，我们经常会遇到各种优化问题，其中涉及到的随机优化问题更是备受关注。
随机优化问题作为一类特殊的优化问题，其考虑了不确定性因素，具有更大的挑战性和实用性。
本文将介绍数学建模中的随机优化问题及其相关方法。
随机优化问题是指在优化问题中，目标函数或约束条件存在随机变量的情况。
这种不确定性往往由于缺乏完整的信息、难以观测或难以建模而引起。
在数学建模中，解决随机优化问题的核心是在不确定性的基础上，寻找最优解或次优解，并对问题的风险和稳定性进行评估。
一种常见的随机优化问题是随机线性规划。
在随机线性规划中，目标函数和/或约束条件包含随机向量或矩阵。
解决这类问题的方法包括随机单纯形法、Monte Carlo仿真、随机内点法等。
随机单纯形法通过适应性地调整单纯形表以降低目标函数值，并通过随机样本来估计约束条件。
Monte Carlo仿真方法通过生成服从某一特定分布的样本，以近似目标函数和约束条件的期望值。
随机内点法则通过引入随机扰动等技术，在保持可行性的同时寻找最优解。
除了随机线性规划，随机非线性规划也是数学建模中常见的问题之一。
与随机线性规划不同，随机非线性规划中的目标函数和约束条件可能包含非线性项。
为解决这类问题，可以采用Stochastic Approximation方法、Evolutionary Algorithms等。
Stochastic Approximation方法通过迭代逼近解的期望，通过随机样本估计目标函数的梯度，从而找到最优解。
Evolutionary Algorithms则通过模拟生物进化的过程，逐步优化解的质量。
另外，随机排队论也是随机优化问题的一种重要应用领域。
在许多实际问题中，涉及到人员或物品的排队等待，且到达和服务时间往往是不确定的。
通过研究和优化排队系统，可以提高服务效率、降低成本，并对供需平衡、资源分配等问题进行建模和优化。
3D建模软件的使用中常见问题与模型优化方案
3D建模软件的使用中常见问题与模型优化方案在当今科技发展迅猛的时代，3D建模软件的使用变得越来越普遍。
无论是工业设计师、建筑师还是游戏开发者，都离不开使用3D建模软件来创建复杂的模型。
然而，在使用3D建模软件的过程中，一些常见问题可能会导致模型的质量下降或者工作效率降低。
本文将介绍一些常见问题，并提供一些模型优化方案来解决这些问题。
一、常见问题1. 如何处理模型中的不光滑边缘？当创建复杂的模型时，可能会出现不光滑的边缘问题。
这可能是由于多边形的顶点没有对齐导致的。
为了解决这个问题，可以使用软件中的平滑工具来对不光滑的边缘进行处理。
另外，还可以考虑使用曲面建模工具来创建更光滑的曲线和表面。
2. 如何避免模型中的拓扑错误？拓扑错误是指模型中出现的不正确或不规律的三角形、四边形或多边形结构。
这些错误可能会导致模型变形或者无法正确渲染。
为了避免这个问题，可以在创建模型之前先规划好拓扑结构，确保模型中的多边形数量适中并且符合建模要求。
3. 如何处理模型中的不对称问题？在一些情况下，模型可能会出现不对称的问题，这会影响到最终模型的外观和质量。
为了解决这个问题，可以使用软件中的镜像工具来在模型的一个侧面创建对称的结构。
另外，还可以使用变形工具来调整模型的形状以达到对称的效果。
4. 如何处理模型中的高面数问题？高面数是指模型中存在过多的面。
这可能会导致模型变得笨重，难以处理或渲染。
为了解决这个问题，可以考虑使用软件中的简化工具来减少模型中的面数。
另外，还可以考虑使用纹理映射来替代细节过多的几何结构，以提高渲染效率。
二、模型优化方案1. 优化拓扑结构为了保证模型的可编辑性和渲染效果，优化拓扑结构是非常重要的。
首先，要确保模型中的多边形数量适中，避免出现过多或过少的面。
其次，要保持模型的拓扑结构规则，不允许出现不正确的三角形、四边形或多边形结构。
最后，要合理规划模型的边缘流线，以确保模型的边缘光滑无缝。
2. 减少多边形数量高面数的模型不仅会占用大量的系统资源，还会导致渲染的速度变慢。
数学建模中的优化问题求解
数学建模中的优化问题求解在数学建模中，优化问题求解是一个重要的研究领域。
优化问题指的是在给定的约束条件下，寻找使目标函数取得最优值的变量取值。
这一领域涉及到数学、计算机科学、运筹学等多个学科，并在实际应用中起到重要的作用。
首先，我们先来了解什么是数学建模。
数学建模是通过运用数学方法和技巧来解决实际问题的过程。
它的目标是将实际问题转化为数学模型，并通过模型进行分析和求解。
在数学建模中，优化问题是常见的一类问题。
优化问题求解的核心是寻找目标函数的最小值或最大值。
在实际应用中，我们需要考虑不同的约束条件，例如资源限制、时间限制等。
这些约束条件会影响到最优解的取值范围和可能性。
为了解决优化问题，数学建模中常用的方法包括线性规划、非线性规划、整数规划等。
线性规划是在给定的线性约束条件下求解线性目标函数的最优解。
非线性规划则是在一般的约束条件下求解非线性目标函数的最优解。
整数规划是对变量取离散值的情况下的优化问题求解。
在实际应用中，优化问题求解可以应用于各个领域。
例如，在交通规划中，我们可以利用优化方法对交通网络进行优化，提高交通效率。
在生产调度中，我们可以通过优化问题求解来优化生产资源的分配，降低成本。
在金融领域，我们可以利用优化问题求解对投资组合进行优化，降低风险。
除了传统的优化方法，近年来还涌现出了一些基于人工智能的优化算法。
例如，遗传算法、粒子群算法等。
这些算法模拟了自然界中的进化、群体行为等现象，可以在复杂的优化问题中寻找较好的解。
总之，优化问题求解在数学建模中起到了重要的作用。
通过寻找变量取值的最优解，我们可以在实际问题中达到最佳的效果。
不仅仅在理论研究中，优化问题求解也在各个领域得到了广泛的应用。
随着科技的发展，我们相信优化问题求解的方法和技术将会不断地完善和发展，为实际问题的解决提供更加有效的手段。
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0 引言解决最优化问题已经有很多比较成熟的算法，如遗传算法、神经网络、模拟退火法等，各有其优劣。
模式搜索法作为一种解决最优化问题的直接搜索方法，因为在计算时不需要目标函数的导数，所以在解决不可导或者求导异常麻烦时比较有效。
随着模式搜索法的发展，人们在Hooke-Jeeves 模式搜索法的基础上设计了变步长搜索策略，使得模式搜索方向更接近于最优下降方向，并且同时采用了插值技术和非单调技术，不仅改善了方法的局部寻优能力，而且改善了方法的收敛性。
现在已有很多软件将这一算法集成到程序中，如Matlab 已经将它`添加到工具箱中，使用时只要调用相应的函数就可以用模式搜索法解决问题，大大提高了工作效率，降低了编程工作量。
1 模式搜索法的基本原理模式搜索就是寻找一系列的点X0，X1，X2，…，这些点都越来越靠近最优值点，当搜索进行到终止条件时则将最后一个点作为本次搜索的解。
利用模式搜索法解决一个有N 个自变量的最优化问题。
①要确定一个初始解X0，这个值的选取对计算结果影响很大；②确定基向量用于指定搜索方向，如对于两个自变量的问题可设为V（0，1；1，0；-1，0；0，-1）即按十字方向搜索；③确定搜索步长它将决定算法的收敛速度，以及全局搜索[能力。
具体步骤为：①计算出初始点的目标函数值f（Xi），然后计算其相邻的其它各点的值f（Xi+V（j）*L），j∈（1，2. . .2N）；②如果有一点的函数值比更优则表示搜索成功，那么Xi+1=Xi+V（j）*L，且下次搜索时以Xi+1为中心，以L=L*δ为步长（δ>1，扩大搜索范围），若没有找到这样的点则表示搜索失败，仍以Xi为中心，以L=L*λ为步长（λ<1，缩小搜索范围）；③重复②的操作直到终止条件为止，终止条件可以是迭代次数已到设定值或者误[差小于规定值等。
2 模式搜索法的改进随着模式搜索法被逐渐认可与应用，人们对模式搜索法做了许多改进。
如在搜索方向上，用模式搜索法解决一个有N 个自变量的问题时，共有Z＊N 个基向量，这样如果对每个方向都搜索就会大大的增加计算量，对此人们提出了正基向量的概念，具体可参照，编写的《Positive bases innumerical optimization》一文，正__________基向量的应用与有运动矢量场自适应快速搜索法（MVFAST），增强预测区域搜索（EPZS）、非对称十字多层六边形搜索法（UMHexagonS）的提出在满足全局—搜索能力的情况下，大大降低了计算量。
另外在步长控制方面，出现了变步长模式搜索方法，推动了模式搜索法的发展。
3 Matlab模式搜索法工具箱应用及实例Matlab 的工具箱里的patternsearch 就是基于模式搜索算法的优化工具箱，有两种方法可以调用patternsearch 工具箱，一种是GUI 即图形界面形式的，用户可以直接在窗口中操作，另一种就是在程序中调用patternsearch 函数来进行模式搜索，本文主要介绍后面一种。
Patternsearch 函数的完整格式为［X，FVAL］=PATTERNSEARCH （FUN，X0，A，b，Aeq，beq，LB，UB，NONLCON，options）FVAL，X 分别为取得的最优值及所在的，点，FUN 为m 文件句柄该，该m 文件就是要进行最优化的函数，options 为对搜索方式的设置。
A，b，Aeq，beq，LB，UB 为对x 取值的限制条件，具体的为：A*x≤B；Aeq*x=Beq；Lb≤x≤Ub≤≤≤≤≤≤≤≤*≤；软件导刊Software Guide第8卷%第8期2009年8 月Aug. 2009若没有限制则可以设为空即［］，下面用patternsearch 工具箱计算带噪声的具有多个极小值的函数的最小值x21函数具体表达式为：，f（x1，x2）=x21+x21-25+m*rand；x21+x22≤25x21+（x2-9）2-16+m*rand；x21+（x2-9）2≤16m*rand；其它情%≤≤≤≤≤≤≤≤≤况Rand 为（0 1）之间的随机数，m 为振幅，两者乘机代表噪声大小（本算例取自matlab 软件包的help 文件，原算例没有带噪声）。
当m 取为1 时利用matlab 画出该函数的图形如图1，由图可知当引入噪声后，图形变的很复杂，若利用一般的算法由于无法求导则该问题变得很复杂，由于patternsearch 的工作原，理使得其在解决这类问题时有很大优势。
解决步骤：（1）编写m 函数，m 函数就是要计算的函数，具体如下：function y = myfun（z，noise）y=zeros（1，size（z，1））；noise=1；for i=1：size（z，1）x=z（i，：）；if x（1）^2+x（2）^2<=25y（i）=x（1）^2+x（2）^2-25+noise*randn；elseif x（1）^2+（x（2）-9）^2<=16y（i）=x（1）^2+（x（2）-9）^2-16+noise*randn；|else y（i）=0+noise*randn；end end endz 为矢量是目标函数的自变量，大小为自变量的个数，y 是对应与自变量的目标函数的取值。
图1 m＝1 时，函数（1）的图形（2）确定初始点，这对运算速度也结果有很大影响，这里取为X0=［-8，8］；再就要确定搜索边界条件，一般要视具体问题来确定，若选的过大则搜索速度变慢，过小则会影响全局搜索能力。
这里取为-10≤x1≤10；-10≤x2≤15（3）编写主程序)X0 = ［-8 8］；% Starting point.LB = ［-10 -10］；%Lower boundUB = ［10 15］；%Upper boundrange = ［LB（1）UB（1）；LB（2）UB（2）］；Objfcn = @myfun；% Handle to the objective function.clf；showSmoothFcn （Objfcn，range）；hold on；% Plot the smooth objective functiontitle（'objective function'）fig = gcf；PSoptions = psoptimset （'Display'，'iter'，'OutputFcn'，~@psOut）；［x，z］= patternsearch （Objfcn，X0，［］，［］，［］，［］，LB，UB，PSoptions）figure（fig）；hold on；plot3 （x （1），x（2），z，'dr'，'MarkerSize'，12，'MarkerFaceColor'，'r'）；hold off搜索过程：Iter f-count f（x）MeshSize Method.0 1 11 2 2 Successful Poll2 2 1 Refine Mesh。
（只列出了前两次结果）32 112 Refine Mesh图2 搜索结果模型结果如图2 所示，可以看出模式搜索法有很好的全局搜索能力，尽管图形毫无规律，并且有无穷多的极小值点，但是模式搜索法通过31 次迭代就找到了最小值点［，］，搜索精度已经达到数量级。
而相比之下matlab 优化工具箱中.的Fmincon 函数则搜索不到最小值点，如图Fmincon 函数找到的点已远远偏离了最小值点，由此我们可以看出模式搜索的强大功能。
参考文献：［1］张明，毕笃彦.自适应可变模式搜索算法［J］.计算机工程，2008（7）.［2］杨春，倪勤.变步长非单调模式搜索法［J］.高等学校计算机学报，~0 引言水利工程大部分在山区, 位置偏僻, 交通不便,水、电设施需要在施工前备齐。
工程建设过程中需要的宿舍、办公楼、材料仓库、成品半成品加工场地等临时工程和辅助设施需要修建。
临时工程、辅助设施科学合理的选址不仅能够减少费用和运行期间材料运输费用, 大幅度降低运行成本, 而且能为施工生产*部门带来方便、快捷的服务。
在考虑施工辅助设施位置布置时, 若地址位置平面坐标( x1,x2) 是以建造费用和运行费用为目标函数的变量, 该函数的导数很难求得, 或者根本不存在, 利用传统的解析法不能得出解答。
模式搜索法的迭代步骤简单, 收敛速度较快, 可以很方便地得出满意解。
1 模式搜索法求极值的优化理论模式搜索法是一种最优化算法, 当目标函数f(x1,x2,⋯,xn)的解析表达式十分复杂甚至写不出具体@表达式、用解析法无法解答时, 它可以方便地求出极值。
求解目标函数极值问题的计算步骤为:( 1) 任选初始近似点B1, 以它为初始基点进行探索。
( 2) 为每一独立变量xi( i=1, 2, ⋯, n) 选定步长缩小到要求的精度时, 即可停止迭代, 确定已找到最优点。
2 模式搜索法优化施工方案施工某场址平面图和剖面图见图1、图2。
现要确定其混凝土生产系统合适的位置, 使修建费用最（少。
在场址范围的西南角设置坐标原点, 建立坐标系统。
由于各种线路的长短不同, 以及桩的长短不同( 桩的最小长度为20m, 差别在于超过20m 以上的部分) 。
因工厂位置不同, 其修建费用就有差别。
目标函数列出目标函数即修建总费用C 为:C( x1,x2) =45x2+9[(5000- x1)2+x22]1/2+15[x21+(x2-2000)2]1/2+12[(x1- 200)2+(5600- x2)2]1/2+$36[(3000- x1)2+(4800- x2)2] 1/2+45×15(x2/100)地理范围的约束条件为: 0≤x1≤5000;0≤x2≤6000- (2/5)x1。
以探索法解算给定起点坐标(x1, x2), 采用模式探索法进行解算。
搜索步长定为100m, 即!1=(0,100)。
搜索过程及计算结果见表1。
从表1 的计算结果可以看到, 无论初始点在最终结果附近( 见表1 中的1 点) , 还是在最终结果的上、下、左、右( 见表1 中的3, 4, 5 点) , 均可以找到最[从表1 的计算结果可以看到, 无论初始点在最终结果附近( 见表1 中的1 点) , 还是在最终结果的上、下、左、右( 见表1 中的3, 4, 5 点) , 均可以找到最表1 搜索过程及结果Table 1 Sear ching process and r esult起点坐标/mx1 x2123"45佳的结果。
即使给出的初始点离最佳点较远, 是一些极不合理的点( 见表1 中的2 点) , 用模式搜索法同样可以找出最优位置点。