第十章 最优化问题程序设计方法
最优化方法及其matlab程序设计

最优化方法及其matlab程序设计
最优化方法是一种利用各种技术,以提高某项工作,工程或系统
的效率为目标,并让其在某些给定基准测试中改善性能的过程。
它可
以用来提高计算机系统的性能,减少加工时间,提高生产率,等等。
Matlab是一种非常适用于最优化的程序设计语言,它拥有许多强
大的分析功能,例如数值分析、线性规划、非线性规划、二次规划、
优化算法、深度学习、图形处理和仿真等。
因此,Matlab可以帮助用
户找到最优解决方案,比如解决所谓的NP难问题,这些问题很难在
“合理”时间内找到最优解。
要在matlab中实现最优化方法,首先要定义和描述优化问题。
然后,选择合适的优化器。
一般来说,FMINCON函数可以满足大多数最优
化问题的要求,因为它可以通过求解约束和非线性问题来实现最优化。
在函数中,用户可以指定具体的约束条件、目标函数、初始解和其他
一些参数,以便更好地进行最优化。
此外,matlab中还提供了其他一些有用的优化函数,可以用于解
决更复杂的问题,包括FMINUNC、FMINBND等。
这些函数都可以实现更
高级的最优化算法,例如迭代算法、模拟退火算法、遗传算法等。
最后,用户还可以使用matlab自带的toolbox来进行最优化,例
如Optimization Toolbox。
这个工具包可以帮助用户调整参数,从而
实现最优解。
同时,它还提供了有关具体优化策略的解释,以便了解
该策略的实现方法以及它的应用范围。
总的来说,matlab可以实现各种最优化方法,无论是简单的还是
复杂的,都可以通过它找到最佳解决方案。
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最优化方法及其应用作者:郭科出版社:高等教育出版社类别:不限出版日期:20070701最优化方法及其应用 的图书简介系统地介绍了最优化的理论和计算方法,由浅入深,突出方法的原则,对最优化技术的理论作丁适当深度的讨论,着重强调方法与应用的有机结合,包括最优化问题总论,线性规划及其对偶问题,常用无约束最优化方法,动态规划,现代优化算法简介,其中前八章为传统优化算法,最后一章还给出了部分优化问题的设计实例,也可供一般工科研究生以及数学建模竞赛参赛人员和工程技术人员参考,最优化方法及其应用 的pdf电子书下载最优化方法及其应用 的电子版预览第一章 最优化问题总论1.1 最优化问题数学模型1.2最优化问题的算法1.3 最优化算法分类1.4组合优化问題简卉习题一第二章 最优化问题的数学基础2.1二次型与正定矩阵2.2 方向导数与梯度2.3Hesse矩阵及泰勒展式2.4 极小点的判定条件2.5锥、凸集、凸锥2.6 凸函数2.7约束问题的最优性条件习题二第三章 线性规划及其对偶问题3.1线性规划数学模型基本原理3.2 线性规划迭代算法3.3对偶问题的基本原理3.4 线性规划问题的灵敏度习题三第四章一维搜索法4.1 搜索区间及其确定方法4.2 对分法4.3Newton切线法4.4 黄金分割法4.5 抛物线插值法习题四第五章常用无约束最优化方法5.1 最速下降法5.2 Newton法5.3修正Newton法5.4 共轭方向法5.5 共轭梯度法5.6 变尺度法5.7坐标轮换法5.8 单纯形法习題五第六章 常用约束最优化方法6.1外点罚函数法6.2 內点罚函数法6.3 混合罚函数法6.4约束坐标轮换法6.5 复合形法习题六第七章 动态规划7.1动态规划基本原理7.2 动态规划迭代算法7.3动态规划有关说明习题七第八章 多目标优化8.1多目标最优化问题的基本原理8.2 评价函数法8.3 分层求解法8.4目标规划法习题八第九章 现代优化算法简介9.1 模拟退火算法9.2遗传算法9.3 禁忌搜索算法9.4 人工神经网络第十章最优化问题程序设计方法10.1 最优化问题建模的一般步骤10.2常用最优化方法的特点及选用标准10.3最优化问题编程的一般过程10.4 优化问题设计实例参考文献更多 最优化方法及其应用 相关pdf电子书下载。
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。
数学中的优化与最优化问题

数学中的优化与最优化问题数学中的优化与最优化问题是数学领域中的一个重要研究方向。
本文将介绍优化和最优化问题的基本概念和方法,并通过实际案例来说明其在现实世界中的应用。
一、优化问题的概念与方法1.1 优化问题的定义在数学中,优化问题是指寻找函数的极值(最大值或最小值)的问题。
一般来说,优化问题可以表示为以下形式:$$\max f(x)$$或$$\min f(x)$$其中,$f(x)$为要优化的目标函数,$x$为自变量。
1.2 常用的优化方法常用的优化方法包括一维搜索、梯度下降、牛顿法和拟牛顿法等。
这些方法可以根据具体问题的特点选择合适的方法进行求解。
二、最优化问题的概念与方法最优化问题是优化问题的一个特例,它在满足一系列约束条件的前提下寻找目标函数的最优解。
最优化问题可以表示为以下形式:$$\max f(x)$$或$$\min f(x)$$约束条件为:$$g_i(x)\geq 0, i=1,2,\dots,m$$$$h_j(x)=0, j=1,2,\dots,n$$其中$g_i(x)$和$h_j(x)$为约束函数。
最优化问题可以分为线性最优化和非线性最优化两种情况。
2.1 线性最优化线性最优化问题是指目标函数和约束条件均为线性函数的最优化问题。
常用的求解线性最优化问题的方法有单纯形法和内点法等。
2.2 非线性最优化非线性最优化问题是指目标函数和约束条件至少有一个为非线性函数的最优化问题。
求解非线性最优化问题的方法较为复杂,常用的方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。
三、优化与最优化问题的应用优化和最优化问题在现实生活中有着广泛的应用。
以下是其中的一些例子:3.1 交通路径优化交通路径优化是指通过优化算法来寻找最短路径或最快路径,以减少交通拥堵和节约时间。
例如,在导航软件中,通过优化算法可以找到最短路径来指导驾驶员的行驶方向。
3.2 物流配送优化物流配送优化是指通过优化算法来确定最佳的物流配送路线,以提高物流效率和减少成本。
政策分析的过程框架与程序

准实验方法。准实验方法(a quasi-experimental approach)以心理学和社会学特别是坎贝尔(Donald Campbell)的心理学理论、弗里曼(Howard Freeman)和罗西(Peter Rossi)的社会学理论为基础。它强调努力安排前试验(a pretest)和后试验(a posttest),控制团体和非随机的、准实验的团体。
标准(criteria)
模式不是别的,不过是一系列关于世界及其过程的概括或假定,一个关于实在的简化了的图像;它可以用来研究一项行为的结果,而不必采取实际的行动。模式有各种表现形式,如公式、物理结构、计算机程序等,甚至不过是一个心灵的图像而已。模式不仅可以用来预测备选方案的结果,而且可以应用于问题的建构或界定,甚至可以应用于整个分析过程。
指明一个特殊的备选方案作为取得目标的手段意味着一系列的结果,我们称这些结果是与备选方案相联系的效果。有些效果是对实现目标的积极的贡献,即利益;另一些效果则是与备选方案相联系的消极的结果,即成本。与备选方案相联系还有另一种效果,我们称之为外在的结果,即经济学所讲的外部效应(Externalities)。
2. 政策分析的基本因素
一般而言,政策分析的基本任务及程序是:(1)帮助决策者确定政策目标;(2)找出达成目标的各种可能的办法;(3)分析每个备选方案的各种可能结果;(4)依一定的标准排列各种备选方案的顺序。这些基本任务决定了政策分析中的各种因素及分析过程。根据奎德等人的论述,可以将政策分析的基本因素概括为如下七个方面:问题、目标、备选方案、模式、效果、标准和政治可行性。 一、问题(issues or problems) 问题是一般科学发现的逻辑起点,同样也是政策分析的逻辑起点。政策分析中的问题是指政策问题,即政策分析者所要分析、研究或处理的对象。政策分析所要处理的问题是公共问题,而非私人问题。关于什么是私人问题和公共问题,这是难以明确区分的。问题界定构成了政策分析的一个极为重要的组成部分,好的开端等于成功的一半,即成功地界定问题等于完成分析任务的一半。
最优化方法及其Matlab程序设计

最优化方法及其Matlab程序设计1.最优化方法概述在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证,从中提取最佳方案。
最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。
最优化是每个人,每个单位所希望实现的事情。
对于产品设计者来说,是考虑如何用最少的材料,最大的性能价格比,设计出满足市场需要的产品。
对于企业的管理者来说,则是如何合理、充分使用现有的设备,减少库存,降低能耗,降低成本,以实现企业的最大利润。
由于优化问题无所不在,目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域,如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等,并取得了显著的经济效益和社会效益。
用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术,它包含两个方面的内容:1)建立数学模型。
即用数学语言来描述最优化问题。
模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。
2)数学求解。
数学模型建好以后,选择合理的最优化算法进行求解。
最优化方法的发展很快,现在已经包含有多个分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。
2.最优化方法(算法)浅析最优化方法求解很大程度上依赖于最优化算法的选择。
这里,对最优化算法做一个简单的分类,并对一些比较常用的典型算法进行解析,旨在加深对一些最优化算法的理解。
最优化算法的分类方法很多,根据不同的分类依据可以得到不同的结果,这里根据优化算法对计算机技术的依赖程度,可以将最优化算法进行一个系统分类:线性规划与整数规划;非线性规划;智能优化方法;变分法与动态规划。
2.1 线性规划与整数规划线性规划在工业、农业、商业、交通运输、军事和科研的各个研究领域有广泛应用。
例如,在资源有限的情况下,如何合理使用人力、物力和资金等资源,以获取最大效益;如何组织生产、合理安排工艺流程或调制产品成分等,使所消耗的资源(人力、设备台时、资金、原始材料等)为最少等。
最优化方法 程序设计

最优化方法程序设计最优化方法是一种数学方法,通常用于找到最大或最小值。
在程序设计中,最优化方法被广泛应用于解决各种问题,例如优化算法、机器学习和数值分析等。
最优化方法的核心思想是通过迭代的过程,从初始值开始逐步优化目标函数的取值,直到达到最优解。
常见的最优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等。
在程序设计中,我们通常使用这些最优化方法来解决诸如优化调度、资源分配、模型拟合等问题。
在程序设计中,常用的最优化方法主要包括以下几种:1.梯度下降法(Gradient Descent):梯度下降法是一种常用的优化方法,主要用于求解无约束的非线性优化问题。
通过计算目标函数的梯度方向,更新参数值,直到达到最优解。
2.牛顿法(Newton's Method):牛顿法是一种求解无约束的非线性优化问题的方法。
通过利用目标函数的海森矩阵,求解方程组,找到最优解。
3.遗传算法(Genetic Algorithm):遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法,主要用于求解复杂的优化问题。
通过模拟个体的基因变异和交叉等操作,逐步优化目标函数的取值。
4.蚁群算法(Ant Colony Algorithm):蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化方法,主要用于求解组合优化问题。
通过模拟蚂蚁的行为,在搜索空间中寻找最优解。
5.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行为的优化方法,主要用于求解多维连续优化问题。
通过模拟粒子在搜索空间中的移动和交互,逐步优化目标函数的取值。
当选择最优化方法进行程序设计时,需要根据具体的问题性质和约束条件选择合适的方法,并根据实际情况进行参数调优,以获得更好的优化效果。
最优化方法及其python程序实现

最优化方法及其python程序实现最优化方法及其Python程序实现一、引言最优化方法是一种在给定的约束条件下,寻找最佳解决方案的数学方法。
它可以应用于各种领域,如工程、经济学、物理学等。
在本文中,我们将介绍最优化方法的基本概念和常用算法,并使用Python语言实现一个最优化问题的求解程序。
二、最优化方法的基本概念最优化方法旨在寻找使目标函数取得最大或最小值的自变量。
其中,目标函数是需要优化的函数,自变量是影响目标函数取值的变量。
最优化问题通常包含约束条件,限制了自变量的取值范围。
三、最优化方法的分类最优化方法可以分为无约束优化和约束优化两类。
无约束优化是指在没有任何约束条件下,寻找目标函数的最优解。
约束优化是在一定约束条件下,寻找满足约束条件的目标函数的最优解。
四、最优化方法的常用算法1. 梯度下降法(Gradient Descent)梯度下降法是一种常用的无约束优化算法。
它通过计算目标函数的梯度(导数),沿着梯度的反方向更新自变量的取值,以逐步接近最优解。
在Python中,可以使用NumPy库来实现梯度下降法。
2. 单纯形法(Simplex Method)单纯形法是一种常用的线性规划算法,用于求解线性约束条件下的最优化问题。
它通过不断调整顶点的位置,逐步接近最优解。
在Python中,可以使用SciPy库中的linprog函数来实现单纯形法。
3. 全局优化算法(Global Optimization)全局优化算法用于求解具有多个局部最优解的问题。
它通过遍历自变量的取值空间,寻找全局最优解。
在Python中,可以使用SciPy 库中的basinhopping函数来实现全局优化算法。
五、Python程序实现最优化问题的求解下面我们以求解一个简单的无约束优化问题为例,演示如何使用Python实现最优化问题的求解。
```pythonimport numpy as npfrom scipy.optimize import minimize# 定义目标函数def objective(x):return x**2 + 10*np.sin(x)# 使用梯度下降法求解最优化问题x0 = np.array([2.0]) # 初始解result = minimize(objective, x0, method='BFGS')# 输出最优解和目标函数的最小值print("Optimal solution:", result.x)print("Minimum value:", result.fun)```在上述代码中,我们首先定义了一个目标函数objective,然后使用minimize函数来求解目标函数的最小值。
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一、常用无约束最优化方法评价准则
表10.1是几种常用无约束方法的比较.
二、常用约束最优化方法评价标准
表10.2列出了几种常用约束方法的比较
§10.3 最优化问题编程的一般过程
本节将讨论有关最优化问题编程的一般过程问题, 它是优化工作的一个重要方面.我们所关心的是如何 针对不同的优化问题编写供使用者调用方便、界面友 好的优化子程序或实用程序库,而不是编写最优化方 法程序本身. 最优化问题的编程一般分为以下几个阶段:
(三)约束条件 弹簧优化设计的约束条件,一般有强度约 束、刚度约束、振动稳定性约束及弹簧尺寸约 束等.
五、改进程序
在使用过程中还可能会碰到一些事先估计不 到的意外情况,如原来准备的数组大小超界, 曲线不够查等.同时也会发现一些值得改进的 地方.这就要改 编原来的程序,并可进一步明 确这个程序的使用范围.经过一段使用检验才 能认为程序可以正式交付使用.修改程序时要 特别注意程序中上下的联系,不要只看局部不 顾整体而任意改动,否则会越改越乱.一般, 程序通用性越强,结构越复杂,出错机会也越 多.如果编制程序时贪快,考虑不周和不仔细, 那么调试工作量会大出好几倍.一定要使一个 错误也没有,计算机才能算出正确的答案.
在进行迭代计算时,如果数据给得不合适, 无论怎样迭代也达不到精度要求.遇到此种情 况,计算机会算个没完,也不打印出任何结果, 如不及时停机,永不休止,这就是称为“死循 环”. 在最优化问题求解时迭代出现“死循环” 的可能性最大.最简单的解决方法是在程序中 专设一些计算开关变量,如 W;每迭代一次, 它自动加1W , W 1 .超过规定次数时,如 W 50 次,则自动停止迭代,转向下一步或 结束,同时打印出故障信息,以便查对.
一、准备阶段
确定任务,选用计算机及所用语言.准备原始资料, 包括最优化问题的数学模型与原始数据等.
二、编制程序
(1) 先画出代表整个计算流程的总框图.如有必要再画 出有关局部过程的详细框图.对较大的最优化问题, 它给出了整个构思及各分支的相互联系,是必不可少 的一步,但有些人忽视这点.当然框图也不宜过于详 细,否则,反而主次不分,起不到应有作用. (2) 根据框图,按算法语言规定逐条编写设计程序.特 别要强调的是对一个程序必须多次反复核对,每一个 符号都要认真对待.程序结构有两种:整体式或积木 式,一般简单的程序采用只有一个主程序的整体式结 构比较简便明了.对于大型复杂的最优化问题编程一 般采用模块式(积木式)程序设计方法.这样主控程 序就可以较短,基本体现出总框图的思路,主控程序 中需要用到有关的子程序时,只要调用它就行了.模 块式程序设计具有:各模块,子程序便于分头编制, 分段上机,调试,子程序调用方便,易于检查维护等 优点.
二、选择合适的优化方法
各种优化方法都有各自的特点和一定的适 用场合.根据具体的最优化问题,适当地选择 优化方法才会有较好的效果. 选择优化方法时,主要考虑的因素是:目标函 数的维数与连续性;它的一阶、二阶偏导数是 否存在,是否易于求得;约束条件是等式约束, 还是不等式约束或两者兼有等不同情况. 一般地,对于维数较低的问题应选用结构 简单、易于编程的方法.对于维数较高的问题, 效率就显得十分重要,应选择收敛速度较快的 方法,对于求导困难或导数不存在的优化问题 应选用直接法.
如果属第一种情况,可先用一种简单的最 优化方法找出一个可行点,然后再用另一种方 法求出最优解. 如果发生第三情况,运算是在可行域内进 行的,但后来停顿了.这种情况可能是第三条 原因造成的.求解的问题对所用的算法处于病 态,至少在一定范围内是这样的.应该用其它 的方法.用调整程序参数的方法,如调整步长 等,有时会起点作用,但一般是不会奏效的.
四、上机试算
程序的语法通过只表示语法上没有问题了,但程 序中的公式在数学上有无意义(如个别公式中分母出 现零值,或结果太大而超界,开平方根项中出现负数 等)或公式本身是否有错?执行路线对否?输入数据 对否等都没有检查过.因此必须先把一个已知其结果 的(靠手算或借用别人已算出的)一套原始数据作为 输入,然后将通过程序计算出输出结果与已知的结果 对照逐一检查,直到每一项都与原来的已知结果相符 才算合格,否则计算结果的可靠性是无法保证的. 如果一个程序具有多种功能,则必须对所有功能逐一 进行试算,直到符合为止. 查出运行错误需有一定经验,行之有效的方法是在程 序中插入必要的抽查中间结果的输出语句,以便迅速 判断出错位置,缩小搜索范围.完成试算这一步后, 所编程序方可以初步投入使用.
§10.4 优化问题设计实例
本节主要举出几个优化设计实例,阐明优化设计 的一般步骤,包括设计问题的分析,数学模型的建立, 优化方法的选用.优化结果分析,可供初学者参考.
实例一 圆柱螺旋弹簧的优化设计
弹簧的优化设计就是在保证满足工作能力要求的 条件下,确定一组设计参数,使某个(或某几个)指 标达到最优.弹簧的类型很多,这里主要介绍常用的 压缩圆柱螺旋弹簧的优化设计.对其它类型的弹簧, 亦可仿此进行.
三、制订流程图和编写源程序
为了使所编写源程序有个正确的思路,必 须先根据具体最优化问题制定一个较详细的流 程图.该图应反应优化计算的步骤及各种运算 之间的逻辑关系.流程图既便于程序的编制, 又便于使用者对程序的阅读. 编写源程序是一种技巧较高而且很细致的 工作.即使是一个较为简单的最优化问题,也 需要考虑许多方面的因素.若某些优化方法已 有比较成熟的源程序,应尽量优先采用,以期 缩短编程时间和提高计算的可靠性与有效性.
(3) 对所用特定的优化方法,问题处于病态;. (4) 问题处于过约束状态,不可能有可行域或约束过紧, 可行域过小. 为摆脱这种困境,要求程序能打印出目标函数、约 束函数和变量的终值.这样就可发现失败是属于三种 情况中的哪一种. 如果属第一、二种情况,运算停止在非可行域内, 这可能是上述四种原因中的任一种造成的.建议首先 从第四条着手.从有关技术规范的约束条件中,挑出 一个或几个怀疑的对象,将它们放宽.也可根据打印 出来的终值,找出满足的约束条件,将它们放宽.这 可能要反复多次,直至运算移入可行域内.如果仍不 成功,应更换所用的优化方法和初值再进行试算.
分析优化结果的目的在于考证优化结果的正确性 与实用性.尽管最优化方法本身是一种科学方法,是 可以信赖的.但由于实际工程问题的复杂性和某些算 法在研究上的不完善性,或由于设计者在建模中失误 与疏忽,都会导致计算结果与实际情况不相符,甚至 有时是荒谬的.所以对优化结果要进行分析.如果经 分析,发现计算结果存在问题,则需寻查原因,进行 调整,修改,直至获得完全符合实际情况为止. 最后还需指出,一般情况下通过优化计算所得的 最优解只能保证是一个局部最优解.只有凸规划问题 的局部最优解才是全局最优解.为了得到全局最优解, 只要多选几个分布在不同位置的初始点进行优化计 算.若所得各解都归于同一解上去,可认为所得解为 全局最优解,否则应从这些解中择其目标函数最小者 做为全局最优解.
一、优化设计数学模型的建立
(一)设计变量 在压缩圆柱螺旋弹簧的优化设计中,涉及的参数 较多,如弹簧钢丝直径d、弹簧中径、弹簧总圈数、弹 簧工作圈数、弹簧旋、细长、自由高度、节距等 等.但是,在这些参数中,有些并不是独立的,它们 可以表示成其它参数的函数.多数情况是把弹簧钢丝 直径,中径及工作圈数作为设计变量,当然,也可根 据具体要求的不同,选取其它参数作为设计变量. (二)目标函数 在圆柱螺旋弹簧的优化设计中,可以作为优化目 标的项目较多,如要求弹簧在满足工作能力条件下, 质量最小或外廓尺寸最小 ;或在一定空间的限制下能 贮存的能量最大,或要求弹簧的支态性能最好等(如 果同时要求个项目达到某种指标,那就要建立几个目 标函数,这就属于多目标优化设计问题了).
第十章 最优化问题程序设计方法
最优化问题程序设计方法是二种规格化 的设计方法,它首先要求将工程设计问 题按优化设计所规定的格式建立数学模 型,然后选择合适的最优化方法编拟出 计算机程序,最后通过计算机计算自动 获得最优方案.
§10.1 最优化问题建模一般步骤
一、建立最优化问题的数学模型
工程优化问题的数学模型,是要把工程设计中的 问题用数学关系式准确表达出来.为达到这些要求, 所建立起来的数学模型往往都是很复杂的.由于工程 设计问题各有其特点,所以数学模型也是多种多样 的.因此,在工程设计中正确地建立数学模型,不仅 是一项艰巨复杂的工作,而且也是解决优化设计问题 的关键与前提.在很多情况下,建立优化问题的数学 模型工作一直是一项重要的研究课题. 优化数学模型包括三个内容:变量、目标函数及 约束条件.它们的基本概念和意义已在第一章做前几章给大家介绍了各种常用最优化方法,它们 在实际使用中都有一定效果,各有其特点,看法也不 太一致.到底哪种算法较好 ? 哪种较差 ? 为了比较它们 的特性,我们有必要建立合理的评价准则. 最优化方法评价准则主要有以下几方面: (一)可靠性 所谓可靠性是指算法在合理的精度要求下,在一 定允许时间内能解出各种不同类型的最优化问题的成 功率.能够解出的问题越多,则算法的可靠性越 好.简言之,如果算法对于不同的问题有时好,有时 差,随机性太大,实际使用时没有把握,则可靠性就 差.
(二)有效性 这是指算法的解题效率而言的.有效性常用两种 衡量标准.其一是用同一题目,在相同的精度要求和 初始条件下,比较占用机时数多少.其二是在相同精 度要求下,计算同一题目获得最优解时所需要的计算 目标函数值次数及导数值次数. (三)简便性 简便性包括两个方面的含意.一方面是指实现这 种算法人们所需要的准备工作量的大小.例如,编制 程序的复杂程度,程序调试出错率的高低,算法中所 用调整参数的多少等等.另一方面是指算法所占用存 贮单元的数量,如果某些算法占用单元数很大,就会 对机型提出特殊要求,显然这对使用者是不方便的.
一个新编制的程序,即使在编写过程中已经作 过周密的考虑,也很难在计算机上一次通过, 总会发生这样或那样的障碍,可能是语法规则 方面的错误,也可能是运行错误等等.因此, 新编程序必须经过调试和试算后才能确认它的 正确性. 试算是必要一环,所谓试算,是用一个比 较简单的、已经作好标准答案的题目用编好的 源程序运算,观察结果是否正确,以期检查程 序的正确性,试算通过后再作正式计算,其结 果就比较可信了.