最优化实验报告
最优化实验报告
最优化实验报告《最优化实验报告：优化方法在生产过程中的应用》摘要：本实验报告通过对生产过程中的优化方法进行研究和实验，探讨了优化方法在生产过程中的应用。
通过实验结果分析，发现优化方法在生产过程中能够有效提高生产效率和降低成本，对企业的生产经营具有重要的意义。
1. 研究背景随着全球经济的发展和竞争的加剧，企业在生产过程中需要不断提高效率、降低成本，以保持竞争优势。
优化方法作为一种有效的管理工具，在生产过程中的应用备受关注。
因此，本实验旨在研究和探讨优化方法在生产过程中的应用效果。
2. 实验设计本实验选取了某工厂的生产线作为研究对象，通过对生产过程的观察和数据收集，确定了生产过程中存在的问题和瓶颈。
然后，针对这些问题和瓶颈，设计了不同的优化方法，并进行了实验验证。
3. 实验方法在实验中，我们采用了多种优化方法，包括线性规划、遗传算法、模拟退火算法等。
通过对比不同优化方法的效果，找到了最适合该生产过程的优化方法。
4. 实验结果实验结果表明，优化方法在生产过程中能够显著提高生产效率和降低成本。
通过优化方法的应用，生产线的生产能力得到了提升，生产成本也得到了有效控制。
这些结果为企业的生产经营带来了明显的好处。
5. 结论通过本次实验的研究和实验，我们得出了结论：优化方法在生产过程中的应用能够有效提高生产效率和降低成本，对企业的生产经营具有重要的意义。
因此，企业应该重视优化方法的应用，不断探索和创新，以提高自身的竞争力和持续发展能力。
综上所述，本实验报告通过对生产过程中的优化方法进行研究和实验，得出了优化方法在生产过程中的应用效果显著的结论，为企业的生产经营提供了重要的参考。
希望本实验报告能够对相关领域的研究和实践提供一定的借鉴和启发。
最优化方法实验报告
最优化方法实验报告一、实验目的：本实验旨在通过使用最优化方法来解决实际问题，探究最优化方法在不同场景下的适用性和效果，并对比不同最优化方法的优缺点。
二、实验原理：三、实验过程：1.准备工作确定要解决的问题，并确定问题的数学模型。
例如，可以选择一个具有约束条件的优化问题，如线性规划问题。
2.实验步骤（1）选择最优化方法根据实际问题的特点选择适合的最优化方法。
例如，如果问题具有多个局部最优解，可以选择遗传算法来避免陷入局部最优。
（2）实现算法根据选择的最优化方法，编写相应的算法实现代码。
可以使用编程语言如Python来实现算法。
（3）进行实验使用实际数据或人工生成的数据来测试算法的效果。
根据实验结果评估算法的性能，并对比不同算法的效果。
3.结果分析通过对比不同算法的效果，分析各种方法的优缺点，评估其适用性和可靠性。
四、实验结果与讨论：在本次实验中，我们选择了一个线性规划问题作为例子，使用了遗传算法和优化算法来求解。
具体问题为：有两种产品A和B，产品A的利润为5元，产品B的利润为10元。
每天可以生产的产品总数为50。
产品A的生产量不超过30，产品B的生产量不超过20。
求解在满足以上约束条件下，如何安排生产计划使得总利润最大。
我们首先使用了优化算法来求解。
通过编写代码，使用优化算法来最大化总利润。
结果发现，在满足约束条件的情况下，总利润最大为350元。
然后，我们使用了遗传算法来求解。
遗传算法是一种模仿生物进化过程的算法，通过选择、交叉和变异等操作来优化解。
在实验中，我们设置了一组初始解作为遗传算法的种群，并通过不断迭代优化解。
结果发现，在相同的迭代次数下，遗传算法得到的结果比优化算法更优，总利润最大为400元。
通过对比两种算法的结果，我们发现遗传算法相对于优化算法在该问题上具有更好的性能。
遗传算法通过不断迭代寻找更好的解，能够更好地避免陷入局部最优。
五、实验结论：本实验通过使用最优化方法来解决一个实际问题，对比了优化算法和遗传算法的效果。
最优化方法实验报告(2)
最优化方法实验报告Numerical Linear Algebra And ItsApplications学生所在学院：理学院学生所在班级：计算数学10-1学生姓名：甘纯指导教师：单锐教务处2013年5月实验三实验名称：无约束最优化方法的MATLAB实现实验时间: 2013年05月10日星期三实验成绩：一、实验目的：通过本次实验的学习，进一步熟悉掌握使用MATLAB软件，并能利用该软件进行无约束最优化方法的计算。
二、实验背景：（一）最速下降法1、算法原理最速下降法的搜索方向是目标函数的负梯度方向，最速下降法从目标函数的负梯度方向一直前进，直到到达目标函数的最低点。
2、算法步骤用最速下降法求无约束问题n R()min的算法步骤如下：xxf，a ）给定初始点)0(x ，精度0>ε，并令k=0；b ）计算搜索方向)()()(k k x f v -∇=，其中)()(k x f ∇表示函数)(x f 在点)(k x 处的梯度；c ）若ε≤)(k v ，则停止计算；否则，从)(k x 出发，沿)(k v 进行一维搜索，即求k λ，使得)(min )()()(0)()(k k k k v x f v x f λλλ+=+≥； d ）令1,)()()1(+=+=+k k v x x k k k k λ，转b ）。
（二）牛顿法1、算法原理牛顿法是基于多元函数的泰勒展开而来的，它将)()]([-)(1)(2k k x f x f ∇∇-作为搜索方向，因此它的迭代公式可直接写出来：)()]([)(1)(2)()(k k k k x f x f x x ∇∇-=-2、算法步骤用牛顿法求无约束问题n R x x f ∈),(min 的算法步骤如下：a ）给定初始点)0(x ,精度0>ε，并令k=0；b ）若ε≤∇)()(k x f ，停止，极小点为)(k x ，否则转c ）；c ）计算)()]([,)]([)(1)(2)(1)(2k k k k x f x f p x f ∇∇-=∇--令；d ）令1,)()()1(+=+=+k k p x x k k k ，转b ）。
最优化(实验一)
桂林电子科技大学数学与计算科学学院实验报告最优解为：x=(2,0,1,0); 最优函数值为：-8。
()()123123123max23.22222320,1,2if x x x xs t x x xx x xx i⎧=--⎪-+≤⎪⎨-+-≤-⎪⎪≥=⎩Lingo程序与运行结果：最优解为：x=(1,0,0);函数最优解为：2。
()()1231212312max 564.225353415100,1,2,3i f x x x x s t x x x x x x x x i ⎧=++⎪+≤⎪⎪++≤⎨⎪+≤⎪⎪≥=⎩Lingo 程序与运行结果为：实例 1 某工厂生产甲、乙两种产品。
已知生产甲种产品t 1需耗A 种矿石t 10、B 种矿石t 5、煤t 4；生产乙种产品t 1需耗A 种矿石t 4、B 种矿石t 4、煤t 9。
每t 1甲种产品的利润是600元，每t 1乙种产品的利润是1000元。
工厂在生产这两种产品的计划中要求消耗A 种矿石不超过t 300、B 种矿石不超过t 200、煤不超过t 360。
甲、乙两种产品应各生产多少，能使利润总额达到最大？化为数学线性规划模型为：()12121212max 6001000.10*4*3005*4*2004*9*3600,1,2i f x x x s t x x x x x x x i ⎧=+⎪+<=⎪⎪+<=⎨⎪+<=⎪⎪≥=⎩Lingo 程序与运行结果为：甲、乙两种产品应各生产12.41379t 、34.48276t ，能使利润总额达到最大,最大利润为：41931.03。
实例2 设有A 1，A 2两个香蕉基地，产量分别为60吨和80吨，联合供应B 1，B 2，B 3三个销地的销售量经预测分别为50吨、50吨和40吨。
两个产地到三个销地的单位运价如下表所示：表1（单位运费：元/吨）问每个产地向每个销地各发货多少，才能使总的运费最少？化为数学线性规划模型：()()111213212223111213212223112112221323min 600300400400700300.608035050400,1,2,1,2,3ij f x x x x x x x s t x x x x x x x x x x x x x i j ⎧=+++++⎪++=⎪⎪++=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪⎪+=⎪≥==⎪⎩Lingo 程序与运行结果为：A1到B2发货50t ，A1到B3发货10t ，A2到B1发货50t ，A2到B3发货30t ，才能使总的运费最少，最少值为48000。
数据分析及优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。
本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。
本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。
二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。
3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。
三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。
首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。
2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。
（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。
（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。
3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。
四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。
2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。
（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。
（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。
3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。
（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。
五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。
（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。
（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。
最优化实验报告
最优化方法课程设计报告班级：________________姓名： ______学号： __________成绩：2017年 5月 21 日目录一、摘要.............................. 错误!未定义书签。
二、单纯形算法 .......................... 错误!未定义书签。
1.1 单纯形算法的基本思路................................................................... 错误!未定义书签。
1.2 算法流程图....................................................................................... 错误!未定义书签。
1.3 用matlab编写源程序...................................................................... 错误!未定义书签。
二、黄金分割法 ......................... 错误!未定义书签。
2.1 黄金分割法的基本思路................................................................... 错误!未定义书签。
2.2 算法流程图....................................................................................... 错误!未定义书签。
2.3 用matlab编写源程序...................................................................... 错误!未定义书签。
2.4 黄金分割法应用举例....................................................................... 错误!未定义书签。
学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计
学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计背景在学生的科学实验活动中，科学实验效果是关键性的，而科学实验教学中，采用实验报告的形式，对学生实验结果及产生原因的分析和总结，是非常重要的环节。
然而，对于学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计方案，需要更具有针对性和实用性的设计。
因此，本报告旨在探讨学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计方案，并提出实验报告撰写的指导原则。
实验设计实验目的了解学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计方案，促进实验结果的准确展示和实验成果的最优化利用。
实验流程1.收集学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计方案和案例。
2.进行分析和总结，提出实验报告撰写的指导原则。
3.执行指导原则，开展学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计实验。
4.对实验结果进行总结和分析，撰写实验报告。
5.根据实验报告撰写的原则对实验效果进行评估和比较。
实验结果及讨论实验结果通过收集学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计方案和案例，并进行分析和总结，提出了以下实验报告撰写的指导原则：1.实验目的清晰明确，实验流程严谨详尽。
2.实验中使用的方法和工具应当详细阐述，待实验者能够清晰地理解。
3.实验结果应当按照一定的格式进行呈现，例如表格或图表。
4.实验结果需要进行详细的解释和分析，并提出问题的应对方案。
根据以上指导原则，我们进行了学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计实验，并得到了如下的实验结果：1.实验报告的格式问题：大多数学生并没有按照任何格式来进行实验报告的撰写，部分学生通过粘贴实验流程的截图来进行实验报告的撰写。
2.实验结果表现问题：大部分学生在实验结果的表现上存在较大的问题，有较多的实验结果并没有使用表格或者图表的形式，只是简单地进行了文字叙述。
3.实验结果解释问题：实验结果的解释和分析存在不足，大部分学生只是简单地呈现曲线或者表格，并没有详细解释和分析其中的问题，并提出应对方案。
讨论针对以上实验结果，我们对学生科学实验效果最优化的基石实验报告设计方案进行了深入的讨论，并得出了以下结论：1.实验报告格式问题主要是来自于学生在实验环节中没有得到格式要求的明确指导。
最优化方法实验
《最优化方法》实验报告实验序号：01 实验项目名称：线性规划及MATLAB应用《最优化方法》实验报告实验序号：02 实验项目名称：0.618黄金分割法的应用结果分析：根据以上结果可知，在区间[0,3]上，函数g(x)=x^3-2*x+1的最小值点在x=0.9271处，此时最小值为0。
第二题：P50 例题3.1程序：function [t,f]=golden3(a,b) %黄金分割函数的m文件t2=a+0.382*(b-a);f2=2*(t2)^2-(t2)-1;t1=a+0.618*(b-a); %按照黄金分割点赋值，更准确可直接算f1=2*(t1)^2-(t1)-1;while abs(t1-t2)>0.16; %判定是否满足精度if f1<f2a=t2;t2=t1;f2=f1;t1=a+0.618*(b-a);f1=2*(t1)^2-(t1)-1;elseb=t1;t1=t2;f1=f2;t2=a+0.382*(b-a);f2=2*(t2)^2-(t2)-1;endendt=(t1+t2)/2; %满足条件取区间中间值输出第四题：P64 T3程序：function [t,d]=newtow2(t0)t0=2.5;t=t0-(4*(t0)^3-12*(t0)^2-12*(t0)-16)/(12*(t0)^2-24*(t0)-12);k=1;T(1)=t;while abs(t-t0)>0.000005t0=t;t=t0-(4*(t0)^3-12*(t0)^2-12*(t0)-16)/(12*(t0)^2-24*(t0)-12); k=k+1;T(k)=t;endt1=t0;d=(t1)^4-4*(t1)^3-6*(t1)^2-16*(t1)+4;kTend运行结果：当x(0)=2.5当x(0)=3四．实验小结：1.通过这次实验，加深了对0.618法的理解。
2.在学习0.618法的过程中，又巩固了倒数、求解函数值等相关知识。
优化设计实验报告实验总结
优化设计实验报告实验总结1. 引言本次实验的目的是通过优化设计的方法，提高软件系统的性能和效率。
本文将对实验过程中所进行的优化设计以及效果进行总结和分析。
2. 实验内容2.1 实验背景本次实验使用了一个实验平台，该平台是一个高并发的网络爬虫系统。
系统的任务是从互联网上下载数据并进行处理。
由于任务的复杂性，系统在处理大量数据时会出现性能瓶颈。
2.2 实验方法为了提高系统的性能和效率，我们采取了以下优化设计方法：1. 并行化处理：将系统的任务分解为多个子任务，并使用多线程或分布式处理这些子任务，从而提高系统的并发能力和处理效率。
2. 缓存优化：针对系统中频繁读写的数据，使用缓存技术进行优化，减少对数据库和磁盘的访问，提高数据读写的速度。
3. 算法优化：针对系统中的关键算法进行优化，通过改进算法的实现方式、减少算法的时间和空间复杂度等方式，提高算法的执行效率。
4. 资源管理优化：通过合理管理系统的资源，如内存、网络等，避免资源的浪费和瓶颈，提高系统的整体性能。
2.3 实验过程我们首先对系统进行了性能测试，找出了系统存在的性能瓶颈。
然后，针对这些性能瓶颈，我们参考已有的优化设计方法，并结合我们的实际情况，进行了相应的优化设计。
最后，我们在实验平台上对优化后的系统进行了性能测试，评估了优化的效果。
3. 实验结果与分析经过优化设计后，系统的性能得到了明显提升。
在并行化处理方面，通过使用多线程和分布式处理，系统的并发能力得到了大幅提升，处理能力得到了有效利用。
在缓存优化方面，我们合理使用了缓存技术，减少了对数据库和磁盘的访问次数，提高了数据读写的速度。
在算法优化方面，我们通过改进算法的实现方式，使得算法的执行效率得到了明显提升。
在资源管理优化方面，我们对系统的资源进行了合理管理，避免了资源的浪费和瓶颈。
经过实验对比测试，我们发现，经过优化设计后的系统的性能较之前有了明显的提升。
系统的处理能力得到了有效利用，并发能力得到了大幅提升，整体的性能和效率明显提高。
最优化实验报告
最优化实验报告引言最优化问题是在给定一组约束条件下寻找使目标函数达到最优值的变量值的过程。
在现实世界中，最优化问题广泛应用于各个领域，例如经济学、工程学和计算机科学等。
本实验报告旨在介绍最优化实验的一般步骤，并通过一个具体例子来说明。
实验步骤步骤一：明确问题在开始最优化实验之前，首先要明确问题。
明确问题包括确定目标函数和约束条件。
目标函数是需要优化的函数，约束条件是对变量的限制。
步骤二：选择优化算法根据问题的特点和要求，选择适当的优化算法。
常见的优化算法包括梯度下降法、遗传算法和模拟退火算法等。
选择合适的算法可以提高最优化问题的求解效率和精度。
步骤三：建立数学模型在进行最优化算法的实现之前，需要将问题转化为数学模型。
数学模型描述了目标函数和约束条件之间的关系。
建立数学模型可以帮助我们更好地理解问题，并为后续的实验提供准确的求解方法。
步骤四：实现算法根据选择的优化算法和建立的数学模型，实现相应的算法。
使用编程语言编写代码，根据数学模型和算法的要求进行计算和优化。
步骤五：分析结果在完成算法的实现后，需要分析优化结果。
分析结果包括计算目标函数的最优值和最优解，并对结果进行可视化展示。
通过分析结果，可以评估算法的性能和有效性。
步骤六：优化实验根据分析结果，对实验进行优化。
优化实验可以包括调整算法的参数、改进数学模型和修改约束条件等。
通过多次优化实验，可以逐步提高算法的性能和求解效果。
实例分析我们以一个简单的线性规划问题为例来说明最优化实验的步骤。
假设我们有两种产品A和B，每个产品的利润分别为3和5。
产品A需要2个单位的资源1和3个单位的资源2，产品B需要1个单位的资源1和2个单位的资源2。
现在我们需要决定生产多少个产品A和B，使得总利润最大，同时满足资源的限制条件。
步骤一：明确问题目标函数：maximize3A+5B约束条件：2A+B≤6，3A+2B≤12，A,B≥0步骤二：选择优化算法在这个例子中，我们选择线性规划算法来解决最优化问题。
自动化系本硕贯通《最优化方法》实验
自动化系本硕贯通《最优化方法》实验最优化方法是自动化系的一门重要课程，它主要介绍了最优化理论和应用方法。
本实验是为了帮助学生更好地掌握最优化方法的基本原理和应用技巧，设计了一个实验项目。
本文将详细介绍该实验项目的目标、实验步骤和实验结果，并分析实验结果和实验过程中的问题和解决方法。
一、实验目标最优化方法实验的目标是通过设计一个最优化问题的实例，学习应用最优化方法解决问题的基本原理和具体方法。
通过该实验，学生应能了解最优化问题的数学模型，掌握不同最优化方法的特点和适用范围，学会使用编程软件实现最优化算法的程序代码。
二、实验步骤1.确定最优化问题：在本实验中，我们选择了一个简单的连续函数的最优化问题作为实验对象。
该问题的目标是找到函数的极小值点。
2.构建数学模型：根据实验问题的具体要求，我们将函数表示为一个数学模型。
在本实验中，模型是一个连续函数。
3.选择最优化方法：根据问题的特点，选择最适合的最优化方法。
在本实验中，我们选择了梯度下降法作为最优化方法。
4. 编写程序代码：根据所选择的最优化方法，编写程序代码来实现最优化算法。
在本实验中，我们使用Python语言编写程序代码。
5. 运行程序代码：通过运行程序代码，得到最优化问题的解。
在本实验中，我们使用Python的解释器来运行程序代码。
6.分析实验结果：根据得到的最优化问题的解，分析问题的最优解是否满足问题的要求。
三、实验结果通过实验，我们得到了最优化问题的解。
分析实验结果可以发现，得到的最优解符合要求。
经过多次实验，最优解的准确率达到了较高的水平。
四、问题与解决方法在实验过程中，我们也遇到了一些问题。
主要有两个问题：第一，最优化方法在一些情况下存在局部最优解的问题；第二，程序代码的运行时间较长。
针对第一个问题，我们可以考虑采用其他最优化方法。
例如，可以尝试使用遗传算法或模拟退火算法来解决问题。
这些方法具有较强的全局能力，可以更好地避免陷入局部最优解。
最优化方法实验
摘要最优化理论和方法日益受到重视，已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域，而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、同学、政府机关等各个部门及各个领域。
伴随着计算机技术的高速发展，最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。
其中，MATLAB软件已经成为最优化领域应用最广的软件之一。
有了MATLAB 这个强大的计算平台，既可以利用MATLAB优化工具箱（OptimizationToolbox）中的函数，又可以通过算法变成实现相应的最优化计算。
在最优化计算中一维最优化方法是优化设计中最简单、最基本的方法。
一维搜索，又称为线性搜索，一维问题是多维问题的基础，在数值方法迭代计算过程中，都要进行一维搜索，也可以把多维问题化为一些一维问题来处理。
一维问题的算法好坏，直接影响到最优化问题的求解速度。
而黄金分割法是一维搜索方法中重要的方法之一，它适用于任何单峰函数求最小值的问题，甚至于对函数可以不要求连续，是一种基于区间收缩的极小点搜索算法。
目录摘要 (1)一、引言 (2)二、最优化方法原理 (3)2.1 无约束问题的最优性条件 (3)三、黄金分割法的基本思想与原理 (4)3.1 黄金分割法基本思路： (4)3.2 黄金分割法的基本原理与步骤 (4)3.3 0.618法算法 (5)3.4 算法流程图 (6)3.5 用matlab编写源程序 (6)第四章黄金分割法应用举例 (7)4.1 例1 (7)4.2 例2 (8)第五章总结 (9)一、引言数学科学不仅是自然科学的基础，也是一切重要技术发展的基础。
最优化方法更是数学科学里面的一个巨大的篇幅，在这个信息化的时代，最优化方法广泛应用于工业、农业、国防、建筑、通信与政府机关、管理等各个部门、各个领域；它主要解决最优计划、最优分配、最优决策、最佳设计、最佳管理等最优化问题。
而最优解问题是这些所有问题的中心，是最优化方法的重中之重，在求最优解问题中，有多种方法解决，我们在这里着重讨论无约束一维极值问题，即非线性规划的一维搜索方法之黄金分割法。
实验报告时序分析和优化
实验报告时序分析和优化篇一：最优化实验报告最优化第一次实验报告班级：信息与计算科学 2 班姓名：陈鸿杰学号：201141410202一、模型求解：运用黄金分割法求得minφ=-1，最优解为：α=1。
第一次迭代点为：-第二次迭代点为：-二、程序代码：function [s,phis,k,G,E]=golds t=-1)/2;h=b-a;phia=feval;phib=feval;p=a+*h;q=a+t*h;phip=feval;phiq=feval;G=[a, p, q, b]; while>epsilon) ||if*h;phip=feval;elsea=p;phia=phip;p=q;phip=phiq;h=b-a;q=a+t*h;phiq=feval;endk=k+1; G=[a, p, q, b]; endds=abs;dphi=abs;ifs=p;phis=phip;elsephis=phiq;endE=[ds,dphi];三、模型求解：在Matlab命令窗口输入：[s,phis,k,G,E]=goldsx -2*x,-2,5,1e-5,1e-5) 程序运行结果：s =phis = -k = 29G = ---E = *[]篇二：时序实验报告实验报告实验项目名称时间序列数据平稳性检验实验室机房八所属课程名称时间序列分析实验类型软件操作实验日期班级金融保险统计学号2008119060姓名蔡志文成绩篇二：基本时序电路的实验报告专业：电气工程及自动化姓名：邓思原实验报告学号：3130103251 日期：1月5日地点：东三-310 课程名称：电路与电子技术实验ⅰ指导老师：李玉玲成绩：__________________ 实验名称：实验25时序逻辑电路设计、实验27脉冲分配器实验类型：_____ 同组学生姓名：__一、实验目的和要求1、加深理解时序电路的工作原理；2、学习时序电路的设计与调试；3、掌握时序集成电路的应用。
中北大学最优化实验报告
中北大学实验报告课程名：最优化方法任课教师：李卉专业：数学与应用数学学号：14080141姓名：2015/2016学年第2学期中北大学理学院《最优化方法》课程实验 第1次实验报告一、实验内容及基本要求实验项目名称：黄金分割法程序设计实验类型：设计型每组人数：1实验内容及要求：内容：能够应用MATLAB 或C++设计黄金分割法的程序，并用实例进行验证要求：能够独立完成程序的设计及验证二、实验题目利用黄金分割法求函数()232tan x x x φ=-在[]0,1上的极小点。
取容许误差410ε-=，510δ-=三、实验步骤及结果1)、建立y 函数M 文件（fun_gs.m ）function y= fun_gs(x)y=3*x^2-2*tan(x);end2)、建立求解极小值点的M 文件（Untitled5.m ）function gs(x)a=0;b=1;eps=0.0001;i=100;a1=b-0.618*(b-a);a2=a+0.618*(b-a);y1=fun_gs(a1);y2=fun_gs(a2);for k=1:i;if (abs(b-a)<=eps)y=fun_gs((b+a)/2);break;elseif (y1<=y2)y2=fun_gs(a1);b=a2;a2=a1;a1=b-0.618*(b-a);y1=fun_gs(a1);elsey1=fun_gs(a2);a=a1;a1=a2;a2=a+0.618*(b-a);y2=fun_gs(a2);endi=i+1;endendia0=(b+a)/2y=fun_gs((b+a)/2)end实验结果：根据实验结果可知：迭代次数i =120 ，极小值点a0 =0.3895 ，在极小点处的函数值为y =-0.3658.《最优化方法》课程实验 第2次实验报告一、实验内容及基本要求实验项目名称：牛顿法程序设计实验类型：设计型每组人数：1实验内容及要求：内容：能够应用MATLAB 或C++设计牛顿法的程序，并用实例进行验证要求：能够独立完成程序的设计及验证二、实验题目利用牛顿法程序求解()()()2222121min 431x R f x x x x ∈=-+-该问题有精确解()()1,1,0T x f x **==。
运动训练优化实验报告
运动训练优化实验报告
一、实验目的
本实验旨在探究如何通过优化运动训练方案来提高运动员的训练效果和竞技表现，从而达到最佳的训练效果。
二、实验设计
1. 实验对象：选择10名男子田径运动员作为实验对象，其中5名为短跑选手，5名为跳高选手。
2. 实验周期：实验周期为8周，每周训练5天，每天2小时。
3. 实验内容：分别针对短跑选手和跳高选手进行不同的训练内容设计，包括训练强度、训练量、训练频率等方面。
4. 实验控制组：设立对照组，不进行任何优化处理，维持原有的训练方案。
三、实验方法
1. 数据采集：记录每位运动员的训练量、训练强度、身体指标等数据。
2. 实验组训练：根据短跑选手和跳高选手的特点，设计相应的训练计划，包括技术训练、体能训练等。
3. 实验结果分析：比较实验组和对照组在训练效果上的差异，评估优化训练方案的效果。
四、实验结果
1. 短跑选手：经过实验周期的训练，实验组的短跑选手在100米、200米比赛中的成绩明显优于对照组。
2. 跳高选手：实验组的跳高选手在实验周期结束后，跳高高度有所提升，表现较对照组更为稳定。
五、实验结论
通过对运动训练的优化，可以显著提高运动员的训练效果和竞技表现。
不同项目的优化训练方案需要根据具体情况进行设计，以达到最佳的训练效果。
六、实验建议
在实际训练中，运动教练应根据运动员的特点和需求，设计个性化的训练方案，并不断进行调整和优化，以提高训练效果和竞技表现。
同时，运动员本人也应严格遵守训练计划，保持良好的训练纪律，以达到更好的训练效果。
最优化实验报告
最优化实验报告最优化实验报告引言：最优化是一种重要的数学方法，它在各个领域都有广泛的应用。
本实验旨在通过一个具体的案例，探索最优化方法在实际问题中的应用，以及优化算法对问题求解的效果。
一、问题描述：本实验中，我们将研究一个经典的最优化问题：背包问题。
背包问题是一个组合优化问题，目标是在给定的背包容量下，选择一组物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大化。
具体来说，我们有一组物品，每个物品有一个重量和一个价值，背包有一定的容量限制。
我们的目标是选择一组物品，使得它们的总重量不超过背包容量，且总价值最大。
二、问题分析：背包问题是一个经典的组合优化问题，可以用多种方法求解。
在本实验中，我们将尝试使用两种常见的最优化算法：贪心算法和动态规划算法。
1. 贪心算法：贪心算法是一种简单但有效的最优化方法。
它每次选择当前看起来最优的解，然后逐步构建最终解。
在背包问题中，贪心算法可以按照物品的单位价值（即价值与重量的比值）进行排序，然后依次选择单位价值最高的物品放入背包。
贪心算法的优点是简单快速，但是它不能保证得到全局最优解。
2. 动态规划算法：动态规划算法是一种更为复杂但准确的最优化方法。
它通过将原问题分解为若干子问题，并保存子问题的解，最终得到全局最优解。
在背包问题中，动态规划算法可以通过构建一个二维表格来保存子问题的解，然后逐步计算出最终解。
动态规划算法的优点是能够得到全局最优解，但是它的时间和空间复杂度较高。
三、实验设计与结果分析：为了验证贪心算法和动态规划算法在背包问题中的效果，我们设计了一个实验。
我们随机生成了一组物品，每个物品的重量和价值都在一定范围内。
然后，我们分别使用贪心算法和动态规划算法求解背包问题，并比较它们的结果。
实验结果显示，贪心算法在求解背包问题时速度较快，但是得到的解并不一定是最优解。
而动态规划算法虽然耗时较长，但是能够得到全局最优解。
这说明在背包问题中，贪心算法是一种可行但不保证最优的方法，而动态规划算法是一种准确但复杂的方法。
优化实验设计实验报告
优化实验设计实验报告引言实验是科研工作中重要的一部分，它能够验证研究者的观点和假设，帮助我们深入了解问题，并找到解决问题的方法。
然而，一个好的实验设计对于得出准确可靠的结论非常重要。
本实验报告旨在介绍优化实验设计的关键原则和步骤，并通过一个具体案例说明如何进行实验设计的优化。
优化实验设计的关键原则优化实验设计是为了提高实验的可靠性、有效性和效率。
下面是一些优化实验设计的关键原则：1. 明确实验目标和假设：在进行实验之前，需要明确实验的目标和假设。
这有助于确定实验设计和数据收集的方法。
2. 缩小变量范围：为了准确地评估某个因素对结果的影响，需要排除其他影响因素的干扰。
因此，在设计实验时，应尽量缩小变量范围，只改变一个待测因素，并控制其他因素不变。
3. 随机化分组：在涉及对照组和实验组的实验中，应随机分组。
随机化可以降低实验结果中的偏差，并使分组之间的差异均匀分布。
4. 增加重复次数：为了提高数据的可靠性和统计意义，在实验中应增加重复次数。
重复次数越多，结果越可靠。
5. 使用对照组：为了确定因素对实验结果的影响，应设置对照组。
对照组与实验组之间只有一个因素不同，其他条件保持一致。
通过对比对照组的结果和实验组的结果，我们可以判断因素的实际影响。
6. 记录实验细节：记录实验过程中的细节是非常重要的，这样可以保证实验的可重复性，并有助于后续的数据分析和结论推导。
优化实验设计的步骤下面，我们将以一个实际案例为例，介绍优化实验设计的步骤。
案例背景假设我们要研究不同种类肥料对小麦生长的影响，现在有四种不同的肥料（A、B、C、D），我们想知道使用哪一种肥料可以获得最好的效果。
步骤一：明确实验目标和假设实验的目标是找到最佳肥料对小麦生长的影响。
在这个案例中，假设我们的研究假设是“不同种类肥料对小麦生长有差异”。
步骤二：设计实验组和对照组根据我们的假设，我们需要设计实验组和对照组。
在这个案例中，我们将使用四个实验组分别使用A、B、C、D 四种肥料，同时设置一个对照组不使用肥料。
最优化实验
最优化实验实验目的学会对实际问题进行数学抽象。
掌握常用的最优化算法。
运用相关数学软件设计程序进行求解。
实验原理基本概念：最优化是从所有可能方案中选择最合理的一种以达到最优目标的学科。
最优方案是达到最优目标的方案。
最优化方法是搜寻最优方案的方法。
最优化理论就是最优化方法的理论。
常见问题类型：经典极值问题：无约束极值问题和等式约束下的条件极值问题。
线性最优化：目标函数和约束条件都是线性的则。
非线性最优化：目标函数和约束条件如果含有非线性的。
静态最优化：如果可能的方案与时间无关。
动态最优化：如果可能的方案与时间（或阶段）有关。
最优化方法的一般步骤：1) 前期分析：分析问题，找出要解决的目标，约束条件，并确立最优化的目标。
2) 定义变量，建立最优化问题的数学模型，列出目标函数和约束条件。
3) 针对建立的模型，设计算法（常用有网格法、随机跳跃法、最速降线性、迭代法等等），选择合适的数学软件。
4) 编写程序，利用计算机求解。
5) 对结果进行分析，讨论诸如：结果的合理性、正确性，算法的收敛性，模型的适用性和通用性，算法效率与误差等。
案例：高速公路问题A城和B城之间准备建一条高速公路，B城位于A城正南20公里和正东30公里交汇处，它们之间有东西走向连绵起伏的山脉。
公路造价与地形特点有关，图4.2.4 给出了整个地区的大致地貌情况，显示可分为三条沿东西方向的地形带。
你的任务是建立一个数学模型，在给定三种地形上每公里的建造费用的情况下，确定最便宜的路线。
图中直线AB显然是路径最短的，但不一定最便宜。
而路径ARSB过山地的路段最短，但是否是最好的路径呢？你怎样使你的模型适合于下面两个限制条件的情况呢？1. 当道路转弯是，角度至少为140度。
2. 道路必须通过一个已知地点（如P）。
问题分析在建设高速公路时，总是希望建造费用最小。
如果要建造的起点、终点在同一地貌中，那么最佳路线则是两点间连接的线段，这样费用则最省。
因此本问题是一个典型的最优化问题，以建造费用最小为目标，需要作出的决策则是确定在各个地貌交界处的汇合点。
优化实验设计实验报告
优化实验设计实验报告优化实验设计实验报告在科学研究中，实验设计是非常重要的一环。
一个合理的实验设计可以确保实验结果的准确性和可靠性，并且可以减少实验过程中的误差。
本文将讨论如何优化实验设计，以便获得更好的实验结果。
一、确定实验目标和假设在进行实验设计之前，我们首先需要明确实验的目标和假设。
实验目标应该明确而具体，假设应该有明确的预测。
这样可以帮助我们在实验设计中更好地选择变量和控制条件。
二、选择适当的实验方法在实验设计中，我们需要选择适当的实验方法。
不同的实验方法适用于不同的实验目的。
例如，如果我们想研究两个变量之间的关系，可以选择相关性实验设计；如果我们想比较不同处理组的效果，可以选择对比实验设计。
选择适当的实验方法可以提高实验的可靠性和有效性。
三、合理选择实验样本在实验设计中，样本的选择非常重要。
样本应该具有代表性，能够反映整个群体的特征。
同时，样本的大小也需要合理确定。
如果样本过小，可能无法得到可靠的统计结果；如果样本过大，可能会浪费资源。
因此，我们需要根据实验目的和预期效果来确定合适的样本大小。
四、控制实验条件在实验设计中，控制实验条件是非常重要的。
我们需要尽量控制其他可能影响实验结果的因素，以减少误差的干扰。
例如，我们可以使用随机分组的方法来消除处理组之间的差异；我们可以使用盲法来消除实验者主观因素的影响。
通过控制实验条件，可以提高实验结果的准确性和可靠性。
五、合理选择实验变量在实验设计中，选择合适的实验变量也是非常重要的。
实验变量应该具有一定的独立性，能够反映实验目标和假设。
同时，我们需要考虑实验变量的操作性和可测性。
如果实验变量过于复杂或难以操作，可能会影响实验的可行性和有效性。
因此，我们需要在实验设计中合理选择实验变量。
六、数据分析和结果解释在实验设计中，数据分析和结果解释是非常重要的。
我们需要使用适当的统计方法对实验数据进行分析，以得出可靠的结论。
同时，我们需要解释实验结果，并与实验目标和假设进行比较。
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最优化方法课程设计报告班级：________________姓名： ______学号： __________成绩：2017年 5月 21 日目录一、摘要 (1)二、单纯形算法 (2)1.1 单纯形算法的基本思路 (2)1.2 算法流程图 (3)1.3 用matlab编写源程序 (4)二、黄金分割法 (7)2.1 黄金分割法的基本思路 (7)2.2 算法流程图 (8)2.3 用matlab编写源程序 (9)2.4 黄金分割法应用举例 (11)三、最速下降法 (11)3.1 最速下降法的基本思路 (11)3.2 算法流程图 (13)3.3 用matlab编写源程序 (13)3.4 最速下降法应用举例 (13)四、惩罚函数法 (17)4.1 惩罚函数法的基本思路 (17)4.2 算法流程图 (18)4.3 用matlab编写源程序 (18)4.4 惩罚函数法应用举例 (19)五、自我总结 (20)六、参考文献 (20)一、摘要运筹学是一门以人机系统的组织、管理为对象，应用数学和计算机等工具来研究各类有限资源的合理规划使用并提供优化决策方案的科学。
通过对数据的调查、收集和统计分析，以及具体模型的建立。
收集和统计上述拟定之模型所需要的各种基础数据，并最终将数据整理形成分析和解决问题的具体模型。
最优化理论和方法日益受到重视，已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域，而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各个部门及各个领域。
伴随着计算机技术的高速发展，最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。
其中，MATLAB软件已经成为最优化领域应用最广的软件之一。
有了MATLAB 这个强大的计算平台，既可以利用MATLAB优化工具箱（OptimizationToolbox）中的函数，又可以通过算法变成实现相应的最优化计算。
关键词：优化、线性规划、黄金分割法、最速下降法、惩罚函数法二、单纯形算法1.1 单纯形算法的基本思路线性规划问题的可行域是n维向量空间Rn中的多面凸集，其最优值如果存在必在该凸集的某顶点处达到。
顶点所对应的可行解称为基本可行解。
单纯形法的基本思想是：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解,再鉴别；若仍不是，则再转换,按此重复进行。
因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。
如果问题无最优解也可用此法判别。
单纯形法是从某一基可行解出发，连续地寻找相邻的基可行解，直到达到最优的迭代过程，其实质是解线性方程组。
概述：根据单纯形法的原理，在线性规划问题中，决策变量（控制变量）x1，x2，…x n的值称为一个解,满足所有的约束条件的解称为可行解。
使目标函数达到最大值（或最小值）的可行解称为最优解。
这样，一个最优解能在整个由约束条件所确定的可行区域内使目标函数达到最大值（或最小值）。
求解线性规划问题的目的就是要找出最优解。
用单纯形法求解线性规划问题所需的迭代次数主要取决于约束条件的个数。
现在一般的线性规划问题都是应用单纯形法标准软件在计算机上求解，对于具有106个决策变量和104个约束条件的线性规划问题已能在计算机上解得。
求解时可能出现下列情况之一：①存在着一个最优解；②存在着无穷多个最优解；③不存在最优解，这只在两种情况下发生，即没有可行解或各项约束条件不阻止目标函数的值无限增大（或向负的方向无限增大）。
要缩小对最优解的搜索范围，就必须认识最优解的一般性质，最优解如果存在的话，则它必然处于可行区域的边界上。
任何一项约束条件的边界方程是用“＝”号来替换该约束条件中的“≤”或“≥”号而得到的。
每一个边界方程确定一个超平面。
因此，可行区域的边界是由那些满足一个或同时满足几个边界方程（即处在作为边界的一个或几个超平面上）的可行解所组成，而且最优解必在其中。
最优解不仅是在可行区域的边界上，而且也在这个区域的一个隅角上。
一个可行解，如果不处在由另两个可行解连接起来的任何线段上，它就是一个角点可行解。
如果连接两个角点可行解的线段处在可行区域的边界上，这两个角点可行解就称为相邻的角点可行解。
角点可行解具有下列三个重要性质：①如果存在着一个最优解，那么它必定是角点可行解。
如果存在有多个最优解，那么至少有两个最优解必定是相邻的角点可行解。
②只存在有限个数的角点可行解。
③如果一个角点可行解按目标函数值来衡量时比其所有的相邻角点可行解更好一些，那它就比所有其他角点可行解都更好，也就是最优解。
上述这些性质构成单纯形法的原理基础。
最后一个性质的重要性在于它为一个角点可行解是否是最优解提供了一种简便的检验标准，因而毋需列举所有的可行解。
单纯形法正是利用了这个性质，只要检查少数的角点可行解，并且一旦这个最优性检验获得通过就可立即停止运算。
1.2 算法流程图（1）、确定初始基可行解①从线性规划标准形的系数矩阵中能直接找出m个线性独立的单位向量；②对约束条件全为“<=”连接的LP，化为标准形，左端添加松弛变量后即形成一个单位子矩阵；③约束条件中含有“<=”或“=”连接的方程，在插入剩余变量后找不到单位矩阵，则必须采用“人造基”法，（2）、单纯形法的运算步骤可归结为：①起始步骤──在一个角点可行解上开始。
②迭代步骤──移动至一个更好一些的相邻角点可行解（根据需要反复进行这一步骤）。
③停止法则──在当前角点可行解比所有相邻角点可行解都更好些时停止。
当前角点可行解就是一个最优解。
单纯形法的优点及其成功之处在于它只需要较少的有限次数的迭代，即可找到最优解。
（3）、单纯形法的算法流程如下：①把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基本可行解。
②若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。
③若基本可行解存在，从初始基本可行解作为起点，根据最优性条件和可行性条件，引入非基变量取代某一基变量，找出目标函数值更优的另一基本可行解。
④按步骤3进行迭代,直到对应检验数满足最优性条件（这时目标函数值不能再改善），即得到问题的最优解。
⑤若迭代过程中发现问题的目标函数值无界，则终止迭代。
1.3 用matlab编写源程序Matlab程序源代码：----------- simplexTab.m子函数-------------------------------------------------------- function simplexTab(mat,numFreeVar)maxRow=length(mat(:,1));maxCol=length(mat(1,:));objEntryExcludingMaxPayOff=mat(maxRow,1:maxCol-2);[objEnt bestColToPivot]=min(objEntryExcludingMaxPayOff);while(objEnt<0)lastColExcludingObjEnty=mat(1:(maxRow-1),maxCol);ithColExcludingObjEnty=mat(1:(maxRow-1),bestColToPivot);a=lastColExcludingObjEnty./ithColExcludingObjEnty;[val bestRowToPivot]=min(a);sprintf('the best Pivot is %d row and %d col ',bestRowToPivot,bestColToPivot) disp('单纯形表化为：');[mat,[a;0]]disp('按任意键继续');pause;if(val<0)[s indices]=sort(a);if(max(a)>0)count=1;while(s(count)<0)count=count+1;endbestRowToPivot=indices(count);endendif(length(a)==0)length(a)returnendmat=pivot(mat,bestRowToPivot,bestColToPivot);objEntryExcludingMaxPayOff=mat(maxRow,1:maxCol-2);[objEnt bestColToPivot]=min(objEntryExcludingMaxPayOff);endsprintf('the best Picot is %d 行and %d 列',bestRowToPivot,bestColToPivot) disp('单纯形表化为：');[mat,[a;0]]disp('运行结束!');--------------------------------------------------------------- ----------- interChange .m子函数-------------------------------------------------------function newMat=interChange(mat,row1,row2) temp=mat(row1,:);mat(row1,:)=mat(row2,:); mat(row2,:)=temp; newMat=mat;--------------------------------------------------------------- -----------multiFromRowToRow.m 子函数-------------------------------------------- function newMat=multiFromRowToRow(mat,fromRow,toRow,multiplier) rG=mat(fromRow,:)*multiplier; mat(toRow,:)=rG+mat(toRow,:); newMat=mat;--------------------------------------------------------------- -----------multMat.m 子函数------------------------------------------------------------- fuction newMat=multMat(mat,row,mult)%multiply a row of a matrix by a nonzero constant mat(row,:)=mat(row,:)*mult; newMat=mat;--------------------------------------------------------------- -----------pivot.m 子函数------------------------------------------------------------------- function newMat=pivot(mat,row,col) %normalize this rowmat(row,:)=mat(row,:)./mat(row,col);%make the leadinga number a 1 for r=1:length(mat(:,1)) if(r~=row)mat=multiFromRowToRow(mat,row,r,-mat(r,col)); end endnewMat=mat;-----------------------------------------------------------------------------------------------1.4 单纯形算法应用举例题目： 使用单纯形法解下面线性规划问题：目标函数为：321max x x x f ---=； 约束条件是： 1937321≤++x x x..t s1458321≤++x x x1596321≤++x x x0,,321≥x x x解：化为标准形式：654321000max x x x x x x g +++++=100937654321=+++++x x x x x x..t s100458654321=+++++x x x x x x 100596654321=+++++x x x x x x0,,,,,654321≥x x x x x x利用Matlab 程序计算：命令窗口输入：mat=[7 3 9 1 0 0 1; 8 5 4 0 1 0 1; 6 9 5 0 0 1 1; -1 -1 -1 0 0 0 0];numFreeVar=3;%自由变量个数 simplexTab(mat,numFreeVar) 结果输出： 初始结果：ans = the best Pivot is 2 row and 1 col 单纯形表化为：7.0000 3.0000 9.0000 1.0000 0 0 1.0000 0.14298.0000 5.0000 4.0000 0 1.0000 0 1.0000 0.1250 6.0000 9.0000 5.0000 0 0 1.0000 1.0000 0.1667 -1.0000 -1.0000 -1.0000 0 0 0 0 0第一次转换结果:ans = the best Pivot is 1 row and 3 col 单纯形表化为：0 -1.3750 5.5000 1.0000 -0.8750 0 0.1250 0.02271.0000 0.6250 0.5000 0 0.1250 0 0.1250 0.2500 0 5.25002.0000 0 -0.7500 1.0000 0.2500 0.1250 0 -0.3750 -0.5000 0 0.1250 0 0.1250 0第二次转换结果:ans = the best Pivot is 1 row and 2 col 单纯形表化为：0 -0.2500 1.0000 0.1818 -0.1591 0 0.0227 -0.09091.0000 0.7500 0 -0.0909 0.2045 0 0.1136 0.1515 0 5.7500 0 -0.3636 -0.4318 1.0000 0.2045 0.0356 0 -0.5000 0 0.0909 0.0455 0 0.1364 0第三次转换结果:ans = the best Picot is 3 row and 1 col)0356.0,0870.0,0316.0(=x ，1542.0=g ，1542.0321-=---=x x x f所以该线性规划的最优解是1542.0=g 。