天津大学《最优化方法》复习题(含答案)
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天津大学《最优化方法》复习题(含答案)
天津大学《最优化方法》复习题(含答案)
第一章 概述(包括凸规划)
一、 判断与填空题
1 )].([arg
)(arg min max
x f x f n n
R x R
x -=∈∈ √
2 {}{}.:)(m in :)(m ax n
n
R D x x f R D x x f ⊆∈-=⊆∈ ⨯ 3 设
.
:R R D f n →⊆ 若n
R x
∈*
,对于一切n
R x ∈恒有
)
()(x f x f ≤*,则称*
x 为最优化问题)
(min
x f D
x ∈的全局
最优解. ⨯
4 设.
:R R
D f n
→⊆ 若D
x
∈*
,存在*
x 的某邻域)
(*x N
ε
,
使得对一切)
(*∈x N x ε
恒有)()(x f x f <*
,则称*
x 为最
优化问题)
(min
x f D
x ∈的严格局部最优解. ⨯
5 给定一个最优化问题,那么它的最优值是一个定值. √
6 非空集合n
R D ⊆为凸集当且仅当D 中任意两点
连线段上任一点属于D . √
7 非空集合n
R D ⊆为凸集当且仅当D 中任意有限
个点的凸组合仍属于D . √
8 任意两个凸集的并集为凸集. ⨯ 9 函数R
R D f n
→⊆:为凸集D 上的凸函数当且仅
当f -为D 上的凹函数. √
10 设R
R
D f n
→⊆:为凸集D 上的可微凸函数,
D
x ∈*
.
则对D x ∈∀,有).
()()()(***
-∇≤-x x x f x f x f T
⨯ 11 若)(x c 是凹函数,则}
0)( {≥∈=x c R x D n
是凸集。
√
12 设{}k
x 为由求解)
(min
x f D
x ∈的算法A 产生的迭代
序列,假设算法A 为下降算法,则对
{}Λ,2,1,0∈∀k ,
恒有
)()(1
k
k x f x f ≤+ .
13 算法迭代时的终止准则(写出三种):_____________________________________。
14 凸规划的全体极小点组成的集合是凸集。
√
15 函数R
R
D f n
→⊆:在点k
x 沿着迭代方向}
0{\n k
R d
∈进行精确一维线搜索的步长k
α,则其搜索公
式
为 .
16 函数R
R
D f n →⊆:在点k
x 沿着迭代方向}
0{\n k
R d
∈进行精确一维线搜索的步长
k
α,则
=
+∇k T k k k d d x f )(α 0 .
17 设}
0{\n k
R d
∈为点n
k
R D x
⊆∈处关于区域D 的一个
下降方向,则对于0>∀α,),0(αα∈∃使得.
D d x
k k
∈+α
⨯
二、 简述题
1 写出Wolfe-Powell 非精确一维线性搜索的公式。
2 怎样判断一个函数是否为凸函数.
(例如: 判断函数212
2
212151022)(x x x x x x x f +-++=是否为凸函数)
三、 证明题
1 证明一个优化问题是否为凸规划.(例如
判断0
..2
1)(min ≥=++=
x b
Ax t s b x c Gx x x f T T
(其中G 是正定矩阵)是凸规划.
2 熟练掌握凸规划的性质及其证明.
第二章 线性规划
考虑线性规划问题:
,
0,
..min )
(≥=x b Ax t s x c LP T
其中,m n m n R b R A R c ∈∈∈⨯,, 为给定的数据,且rank .,n m m A ≤=
一、 判断与选择题
1 (LP)的基解个数是有限的. √
2 若(LP)有最优解,则它一定有基可行解为最优解. √
3 (LP)的解集是凸的. √
4 对于标准型的(LP),设{}k x 由单纯形算法产生,则对{}Λ,2,1,0∈k ,有
.1+>k T k T x c x c ×
5 若*x 为(LP)的最优解,*y 为(DP)的可行解,则.**y b x c T T ≥ √
6 设0x 是线性规划(LP)对应的基),,(1m P P B Λ=的基可行解,与基变量
m x x ,,1Λ对应的规范式中,若存在0 × 7 求解线性规划(LP)的初始基可行解的方法:____________________. 8 对于线性规划(LP),每次迭代都会使目标函数值下降. × 二、 简述题 1 将以下线性规划问题化为标准型: .0,0,2,1242, 6..32)(max 323213213213 21≥≥≥+-≥++≤+++-=x x x x x x x x x x x t s x x x x f