约束问题

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约束问题的最优化方法

约束问题的最优化方法

可用于处理等式约束。
§5.3 外点惩罚函数法
三. 几个参数的选择:
r(0) 的选择:
r(0) 过大,会使惩罚函数的等值线变形或偏心,求极值困难。r (0) 过小,迭代次数太多。
建议 :r0 max ru0 u 1,2,...m
其中:ru0
m gu
0.02 x0 f
x0
x(0) 的选择:
2
若均满足,停止迭代,有约束优化问题的最优点为 x* = xk*; 若有一个准则不满足,则令 x(0) xk * (r(k) ),r(k1) c r(k) , k k 1 并转入第 3 步,继续计算。
§5.2 内点惩罚函数法
算法框图
§5.2 内点惩罚函数法
四. 几个参数的选择: 1. 惩罚因子初始值 r(0) 的选择:
§5.1 引言
有解的条件: ① f(x) 和 g(x) 都连续可微; ② 存在一个有界的可行域; ③ 可行域为非空集; ④ 迭代要有目标函数的下降性和设计变量的可行性。
三. 间接解法的基本思想: 目的:将有约束优化问题转化为无约束优化问题来解决。
方法:以原目标函数和加权的约束函数共同构成一个新的目标函数
(略) 2. 数学模型:
设计变量 : X x1,x2 T t f ,h T
目标函数 : min. f x 120x1 x2
单位长度的质量
§5.2 内点惩罚函数法
约束函数 : g1x x1 0 g 2 x x2 0 g3 x 1 0.25x2 0
g4
x
1
7 45
x1x2
0
g5
x
§5.3 外点惩罚函数法 (衰减函数法)
一. 基本思想:
外点法将新目标函数 Φ( x , r ) 构筑在可行域 D 外, 随着惩罚因子 r(k) 的不断递增, 生成一系列新目标函数 Φ(xk ,r(k)),在可行域外逐步迭 代,产生的极值点 xk*(r(k)) 序 列从可行域外部趋向原目标函 数的约束最优点 x* 。

第四章约束问题的最优化方法

第四章约束问题的最优化方法

当limr(k) 0 k
则(x, r(k) ) f (x) , xk * x *
例: 用内点法求
min
f
(x)

x2 1

x2 2
s.t. g( x) 1 x1 0 的约束最优解。
解:
首先构造内点惩罚函数: (
x,
r)

x2 1

x2 2

rk
ln(x1
1)
用解析法求函数的极小值,运用极值条件:
二. 直接解法:
基本思想:合理选择初始点,确定搜索方向,以迭代公式 x(k+1)= x(k)+α(k)S(k)在可行域中寻优,经过若干次迭代,收敛至最优点。 适用范围:只能求解不等式约束优化问题的最优解。
基本要点:选取初始点、确定搜索方向及适当步长。
搜索原则:每次产生的迭代点必须满足可行性与适用性两个条件。 可行性:迭代点必须在约束条件所限制的可行域内,即满足
1
u1 gu (x)
② .(x, r(k) )
m
f (x) r(k)
1
u1 gu (x)
③ .(x, r (k) )
f (x)
m
r (k) u u 1
1 gu (x)
其中:gu (x) 0,u 1,2,...m
其中:gu (x) 0,u 1,2,...m
gu(x)0, u=1,2,…,p
适用性:当前迭代点的目标函数值较前一点是下降的,即满足 F(xk+1)<F(xk)
收敛条件:
• 边界点的收敛条件应该符合 K-T 条件;
• 内点的收敛条件为: xk1 xk 1

约束问题最优化方法

约束问题最优化方法
* * T * * * T * (1* , 2 ,, m ) 和 * ( 1 , 2 ,, m ) 使 Kuhn-Tucker 条 件 (9-6) 成 立 ,
且 对 满 足 下 述 (9-7) 、(9-8) 、(9-9) 三 条 件 的 任 意 非 零 向 量 z 有 (9-10) 成 立 , 则 x* 是 问 题 (9-1) 的 严 格 局 部 极 小 点 .
(1)
H ,定义集合
I ( x (1) ) {i g i ( x (1) ) 0,1 i l}
(1) x 为 点所有起作用约束的下标的集合.
可行下降方向的判定条件
g j ( x ) d 0 ( j I ( x ))
(1) T (1)
f ( x
(1)
) d 0
T
*
* j
必为零,在运用 K-T 条件求 K-T 点时,利用这一点可 以大大 地简化计算,另 外还要把约束条 件都加上.
2.求满足Kuhn-Tucker条件的点
例 9-1 求下列非线性规划问题的 Kuhn-Tucker 点.
min f ( x) 2x 2x1x2 x 10x1 10x2
线性无关.

* x* 是 (9-1) 的局部最优解,则比存在 * (1* , 2 ,, l* )T 和向量
* * T * (1* , 2 ,, m ) ,使下述条件成 立:
l m * * * * * f ( x ) j g j ( x ) i hi ( x ) 0 j 1 i 1 * * j g j ( x ) 0, j 1, 2, , l * j 0, i 1, 2, , l
2 1 2 2

最优化理论第四章约束问题最优性条件

最优化理论第四章约束问题最优性条件

定理4.2
设x* s, f ( x), g i ( x), (i I )在x*可微,g i ( x), (i I )在x *连续,
如果x*是问题 2 的局部最优解,则F0 G0 =。 (证明从略)
2.2 定理4.3 (Fritz,John条件)
* 设x* s,I i g i ( x* ) 0 ,f , g i (i I )在x*处可微,g ( i i I)在x 处连续,



约束问题的最优性 条件(P206)
min f(x) 约束优化: s.t. gi (x) 0, h ( x) 0, j
x Rn i 1,..., m j 1,..., l
s x gi ( x) 0, i 1,..., m; h j ( x), j 1,..., l
iI
①K-T条件

* 进一步条件,若g( i I )在 x 处可微,K-T条件为: i m ( f x*) - wi gi ( x* ) 0 ② i 1 ② * m n方程组 wi gi ( x ) 0, i 1,..., m ③ ③ ④ wi 0, i 1,..., m * 给定x ,验证是否符合K-T条件用① 应用 * x 未定,求解K-T点,求解② +③
2.4
定理4.5 (约束问题最优解的一阶充分条件)
问题(2)中,f 是凸函数,g ( )是凹函数,s为可行域,x* s, i i 1,..., m I i gi ( x* ) 0 , f 和gi (i I )在点x*可微,gi (i I )在点x*连续,且在x*处 K - T 条件成立,则x*为全局最优解。 x 1, 0 为全局最优解(例子)

不等式约束问题

不等式约束问题

类型
线性不等式约束问题
这类问题的不等式条件是线性不等式,如x + y ≤ 10,x - y ≥ 2等。
非线性不等式约束问题
这类问题的不等式条件是非线性不等式,如x^2 + y^2 ≤ 100,xy ≥ 5等。
不等式约束优化问题
这类问题是在满足不等式约束条件下,寻找一组解使得目标函数达到最优值。
不等式约束极值问题
动态规划方法
动态规划是一种求解多阶段决策问题的数学优化方法。在不等式约束问题中,动 态规划方法将问题分解为相互关联的子问题,通过求解子问题的最优解得到原问 题的最优解。
动态规划方法适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。常用的动态规划 算法包括递归方法和记忆化搜索方法等。
梯度下降法
梯度下降法是一种基于梯度信息的优 化算法,用于求解无约束优化问题。 在不等式约束问题中,梯度下降法通 过迭代更新搜索方向和步长,逐步逼 近最优解。
详细描述
在资源分配问题中,通常存在一组资源(如人力、物资、资金等)和一组需求或任务,每个任务都有一定的资源 需求,而总的资源量是有限的。目标是根据一定的约束条件(如时间、数量、质量等)和优化目标(如成本、效 益、满意度等)来分配资源,使得整体效益最大化或满足特定条件。
路径规划问题
总结词
路径规划问题是指通过寻找一系列的路径或移动方式,使得满足某些条件或达到某种目标。
参数调整问题
总结词
详细描述
解决方案
参数调整问题是指不等式约束问题的 参数需要进行调整和优化的问题。
在许多实际问题中,不等式约束问题 的参数(如权重、阈值等)需要根据 实际情况进行调整和优化。这需要耗 费大量时间和精力进行实验和调整。
采用实验设计方法,如正交实验、均 匀实验等,快速找到参数调整的范围 和最优值;或采用智能优化算法,如 粒子群算法、遗传算法等,自动调整 参数并寻找最优解。

第四章约束问题的最优化方法

第四章约束问题的最优化方法

迭代,产生的极值点 xk*(r(k))
4
序列从可行域外部趋向原目标
函数的约束最优点 x* 。
外点法可以用来求解含不等式和等式约束的优化问题。
二. 惩罚函数的形式:
m
l
( x, r) f ( x) r max[0, gi ( x)]2 r [hj ( x)]2
i1
j1
• 惩罚因子rk 是递增的,rk1 a rk ,a为递增系数,a 1
惩罚项:当迭代点在非可行域或不满足不等式约束条件时,在迭 代过程之中迫使迭代点逼近约束边界或等式约束曲面。
加权因子(即惩罚因子): r1 , r2
无约束优化问题:min . (x, r1, r2 )
Φ函数的极小点序列 x (k)* ( r1 (k) , r2 (k) ) k= 0,1,2…
其收敛必须满足:
这种方法是1968年由美国学者A.V.Fiacco和 G.P.Mcormick提出的,把不等式约束引入数学模型中,为求多 维有约束非线性规划问题开创了一个新局面。
适用范围:求解等式约束优化问题和一般约束优化问题。
§4.2 内点惩罚函数法(障碍函数法)
一. 基本思想: 内点法将新目标函数 Φ( x , r ) 构筑在可行域 D 内,随着惩罚
六. 举例:盖板问题
设计一个箱形截面的盖板。 已知:长度 l0= 600cm,宽度 b = 60cm, h 侧板厚度 ts = 0.5cm,翼板厚度为 tf(cm),高 度为 h(cm),承受最大的单位载荷 q = 0.01Mpa。
tf ts
b
要求:在满足强度、刚度和稳定性等条件下,设计一个最轻结构。
f (x) r1G[gu (x)] r2 H[hv (x)]

等式约束优化问题的求解方法

等式约束优化问题的求解方法

等式约束优化问题的求解方法等式约束优化问题是一类重要的数学问题。

它的求解方法在多个领域中得到广泛应用,如机器学习、运筹学、经济学等。

本文将介绍几种常见的求解等式约束优化问题的方法。

一、拉格朗日乘数法拉格朗日乘数法是求解等式约束优化问题的经典方法之一。

设等式约束为f(x)=0,目标函数为g(x),则拉格朗日函数为:L(x,λ)=g(x)+λf(x)其中,λ称为拉格朗日乘子。

根据最优化问题的求解原理,若x*为最优解,则存在一个λ*使得L(x*,λ*)取最小值。

我们可以通过对L(x,λ)求偏导数,然后令它们等于0,得到x*和λ*的值。

具体来说,求解过程如下:1. 求g(x)的梯度,令其等于λf(x)的梯度,即:∇g(x*)=λ*∇f(x*)2. 求f(x)的值,令其等于0,即:f(x*)=03. 代入公式,解出λ*。

4. 代入公式,解出x*。

值得注意的是,拉格朗日乘数法求解等式约束优化问题的前提是强可行性条件成立,即在f(x)=0的前提下,g(x)的最小值存在。

二、牛顿法牛顿法也是一种常用的求解等式约束优化问题的方法。

它的思路是利用二阶导数信息迭代地逼近最优解。

具体来说,求解过程如下:1. 初始化x0。

2. 计算g(x)和f(x)的一阶和二阶导数。

3. 利用二阶导数信息,优化一个二次模型,即:min{g(x)+∇g(x0)(x-x0)+1/2(x-x0)^TH(x-x0)} s.t. f(x)=0其中H是目标函数g(x)的海塞矩阵。

4. 求解约束最小二乘问题的解x*,即为下一轮的迭代结果。

5. 判断是否满足终止条件。

若满足,则停止迭代,输出结果。

否则,返回第2步。

牛顿法比拉格朗日乘数法更加高效,但是它不保证每次迭代都能收敛到最优解。

三、序列二次规划算法序列二次规划算法是一种求解等式约束优化问题的黑箱算法。

其主要思路是将目标函数g(x)的二次型模型转化为约束最小二乘问题。

这个约束最小二乘问题可以通过牛顿法来求解。

机械设计中的约束问题

机械设计中的约束问题

;或
(2-2)
式中: 为极限正应力; 为极限剪切应力;
对于塑性材料:主要失效形式是塑性变形,取其屈服极限( 、 )作为
极限应力,即


对于脆性材料:主要失效形式是脆性破坏,取其强度极限( 、 )作为
极限应力,即


三、变应力作用下的强度问题
1、变应力的种类和特点
(1)静载荷和变载荷均可能产生变应力。在 静载荷F作用下,转动心轴上的a点所受的应 力就是一个对称循环的变应力。
二、标准化约束
概念的标准化:设计过程中所涉及的名词术语、符号、计量单位等。 实物形态的标准化:对产品、零部件、原材料、设备及能源等的结构形式、尺寸、 性能等,都应按统一的规定选用。 方法的标准化:与生产技术有关的操作方法、测量方法、试验方法等都应按相应 规定实施。 技术文件的标准化:在产品设计过程中,需要形成的各种技术文件等,都应按相 应的规定执行。
这种区别在强度约束条件中,主要表现为极限应力的不同。 静应力作用下:极限应力主要与材料的性能有关。 变应力作用下:其极限应力除了与材料的性能有关外,还与应力的循环特 征r、应力循环次数N、应力集中、零件的表面情况和零件的尺寸大小等有关。 变应力时的极限应力:也称材料的疲劳极限(或持久极限),是当循环特 征为r时,试件受“无数”次应力循环而不发生疲劳断裂的最大应力值。循环次 数不同,疲劳极限不同;循环特征不同,疲劳极限也不同。
§2-2 机械设计中的强度问题
一、载荷和应力
1. 载荷
工作载荷: 机器正常工作时所受的实际载荷 (一般难以确定) 名义载荷: 按原动机功率求得 T 9.55 P i (N m) (理想状态)
n
计算载荷:
2. 应力
TC KT FC KF

第五章约束问题的最优化方法

第五章约束问题的最优化方法
g1 ( x ) x1 x2 4,
g1 ( x) [ 1 , 1 ]T
g2 ( x) x1 ,
g2 ( x) [ 1 , 0 ]T 。
g3 ( x) x2 ,
g3 ( x) [ 0 , 1 ]T 。
18
由K T条件得
x1 3 1 1 0 x 3 1 1 2 0 3 1 0 2
第七讲 约束非线性规划
约束极值及最优性条件
等式约束 不等式约束 一般约束问题
约束极值问题的算法
外点法 内点法 乘子法
1
一 、约束极值问题的最优性条件
1、约束极值问题的表示 min f ( x ) hi ( x ) 0 i 1 , 2 ,, m s .t . g j ( x ) 0 j 1 , 2 , , l
8
2 g3 ( x ) 0。 2
I ( x ) { 1 , 2 }。
x2 g2 ( x ) 0
g3 ( x ) 0
O
g1 ( x ) 0
x
x1
②如何判断一个方向是可行方向?
9
定理1:
给 定 点x Q , 记 点 x 的 积 极 约 束 指 标 集 为 I ( x )。 给 定 向 量 d , 如果对任意的 i I ( x ) 有 gi ( x )T d 0 , 则 d 是 点 x 的 可 行 方 向 。
则 向 量d 是 点 x 处 的 可 行 下 降 方 向 。
证略
③极值点的必要条件: 定理3:
设 x* Q, I ( x*)是其积极约束指标集。
f ( x) 和 gi ( x) (i I ( x*)) 在点x * 处可微,

第五章 约束问题

第五章 约束问题
(6.20)式对应的欧拉-拉格朗日方程为:
(6.20)
d ( Fy G y ) ( Fy G y ) 0 dt
对于
(6.17)
n 个状态变量、 m 个积分约束的修正拉格朗日
函数:
F (1G1 mGm ) (i都是常数)
例 1
2 2 1/ 2 ( 1 y z ) dt 0 该题 (t , y , z ) 0 满足 变成 y(0) y0 , y(T ) yT , z(0) z0 , z(T ) zT 和 F (t )(0 ) F (t ) 构造拉格朗日被积函数 2 2 1/ 2 (1 y z ) (t )(t, y, z)
第五章 约束问题
——约束的四种基本类型
第一节约束的四种类型
一、等式约束 最大化问题: V
,, yn )dt F (t, y1,, yn , y1
0
T
满足一组m个独立但一致的约束(m<n):
g1 (t, y1 ,, yn ) c1 m g (t, y1,, yn ) cm
对原始被积函数
m
(c1,, cm都是常数)
F 构造一个拉格朗日函数: 1 m F 1(t )(c1 g ) m (t )(cm g )
i i 1
F i (t )(ci g )
在目标函数中用

T
代替F给出了新函数:
0
dt
上页求得在目标函数中用
i (t )(ci g i ) 0 对所有t [0, T ] (i 1,, m)
四、等周问题 下面以单个状态变量和单个积分约束为例: 最大化 满足 和V F (tFra bibliotek y, y)dt

约束问题的最优化方法

约束问题的最优化方法

3. 优化方法: 选用内点惩罚法,惩罚函数形式为: 6 1 T k k x,r f x r 取 x 0 1,30 , r 0 3 , c 0.7 u 1 g x u 调用 Powell 法求序列无约束优化极值,以逐渐逼近原问 题的极值点。
k 2 x r ( 1 x ) x 1时; x, r k x 1时。 x
4
min.
s.t
f (x) = x
x ∈ R1
g (x) = 1-x ≤ 0


§5.3 外点惩罚函数法
二. 惩罚函数的形式:

x, r ( k ) f x r k maxg u x ,0 I u g u x 0 u 1,2,...,m,
(k ) (k ) m
1 u 1 g ( x ) u
m
其中:gu ( x) 0, u 1,2,...m
1 u 1 g ( x ) u m 1 (k ) (k ) ③ . ( x, r ) f ( x) ru u 1 g u ( x) m 1 (k ) (k ) ④ .( x, r ) f ( x) r 2 u 1 [ g ( x )] u
§5.2 内点惩罚函数法
4. 求解过程分析:
§5.3 外点惩罚函数法 (衰减函数法)
一. 基本思想: 外点法将新目标函数
Φ( x , r )
构筑在可行域 D
外,随着惩罚因子 r(k) 的不断 递增,生成一系列新目标函数
Φ(xk ,r(k)),在可行域外逐步
迭代,产生的极值点 xk*(r(k)) 序列从可行域外部趋向原目标 函数的约束最优点 x* 。 例:求下述约束优化问题的最优点。 新目标函数:

自我约束方面存在的问题及整改措施

自我约束方面存在的问题及整改措施

自我约束方面存在的问题及整改措施文章标题:自我约束方面存在的问题及整改措施导读:自我约束是一个人内在的道德约束和自律的能力,它直接影响着一个人的行为和决策。

然而,我们常常会面临着自我约束方面的问题,例如拖延、过度消费等。

本文将探讨自我约束方面存在的问题,并提出相应的整改措施,帮助我们提升自我约束能力,从而在日常生活中更好地管理自己。

1. 缺乏自我约束意识自我约束意识的缺乏是自我约束问题的根源。

很多时候,我们并不认识到自己的行为可能对自身或他人产生不良影响,因此缺乏对自我约束的意识。

解决措施:- 提高自我觉察能力:时刻关注自己的行为和决策,并思考其潜在影响。

- 设定明确的目标:明确自己的目标和理想生活,并将其视为自我约束的基准。

2. 拖延行为拖延行为是自我约束中常见的问题之一。

当我们面对繁琐或不愿意做的事情时,往往会选择拖延,影响工作和学习效率。

解决措施:- 制定优先级和计划:将任务按重要性和紧急程度排序,并制定详细的计划,以避免拖延。

- 分解任务:将大任务分解成小任务,每次完成一个小任务,积小胜为大胜。

3. 过度消费随着物质生活水平的提高,过度消费成为了一个普遍存在的问题。

我们经常陷入购买不必要的东西或追求虚荣的陷阱,给自己和他人带来财务和心理压力。

解决措施:- 制定预算和消费计划:合理安排每月的收入和支出,并制定明确的消费计划,避免冲动性购物。

- 培养理性消费观念:学会审视自己的真实需求,培养理性消费观念,避免追求短暂的物质享受。

4. 社交媒体依赖社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分,但过度沉迷于社交媒体世界也会影响我们对现实生活的约束和专注。

解决措施:- 设定限制时间:合理分配社交媒体使用时间,避免过度沉迷和浪费时间。

- 寻找替代活动:寻找其他有意义和积极的活动来填补社交媒体留下的空白。

5. 缺乏自我控制力自我控制力是实现自我约束的核心能力,然而,许多人缺乏这种能力,容易陷入冲动行为或难以自制。

自我约束方面存在的问题及整改措施

自我约束方面存在的问题及整改措施

自我约束方面存在的问题及整改措施自我约束方面存在的问题及整改措施自我约束是指个人在行为时对自己的约束能力,它是维护社会秩序和个人品德的重要因素。

然而,随着社会环境的变化,自我约束能力的不足已成为社会面对的一大问题。

本文将探讨自我约束方面存在的问题及整改措施。

问题1:缺乏自律意识。

许多人缺乏自律意识,无法自我约束。

这种情况的原因是受到家庭、社会的环境影响,缺乏正确的价值观,容易堕落为庸俗、功利的人。

解决方案:加强公民教育,教育人们树立正确的价值观;培养积极向上的自律心态,发展自我约束的意识和能力。

问题2:自我意识不强。

当有不良的行为时,有些人缺乏自我意识和能力来对自己的行为进行反省和改善,容易迷失方向。

解决方案:接受先进的社会领袖的引导,鼓励大众自我觉醒、自我反省,强化自我意识和引导大家建立正确的价值观念。

问题3:缺乏社会道德伦理约束。

社会道德伦理约束以及法律规定规范人们行为,当这些约束缺失时,就会导致人们行为不轨。

解决方案:加强法律建设,提升社会道德标准,为人们制定一系列相关法律规定,增强对不良行为的约束。

问题4:缺乏重要性意识。

很多人形式主义地对待自我约束问题,缺乏对自我约束的重视意识,影响其行为举止和道德行为。

解决方案:通过普及自我约束意识,教育人们摒弃形式主义,在生活中更多地体现出自我约束的意识与行为建设。

结语:自我约束能力是人类的重要品质,但现实中存在许多不利于自我约束能力的因素。

为了加强自我约束,我们需要加强公民教育、引导公众树立正确的价值观念、加强法律法规建设、加强道德建设等策略,以提高我们的自我约束能力,共同建设一个活力更强、道德更高、更加自律的社会。

约束试题及答案

约束试题及答案

约束试题及答案一、单项选择题(每题2分,共10分)1. 约束条件是指在数学问题中限制变量取值范围的条件。

A. 正确B. 错误答案:A2. 线性规划问题中,目标函数和约束条件都必须是线性的。

A. 正确B. 错误答案:A3. 约束条件可以分为等式约束和不等式约束。

A. 正确B. 错误答案:A4. 在优化问题中,如果约束条件是不可违背的,则称为硬约束。

A. 正确B. 错误答案:A5. 松弛变量通常用于将不等式约束转换为等式约束。

A. 正确B. 错误答案:A二、多项选择题(每题3分,共15分)1. 以下哪些是常见的约束条件类型?A. 线性约束B. 非线性约束C. 等式约束D. 不等式约束答案:ABCD2. 在线性规划中,以下哪些方法可以用来解决目标函数和约束条件都是线性的问题?A. 单纯形法B. 内点法C. 梯度下降法D. 牛顿法答案:AB3. 以下哪些是松弛变量的作用?A. 将不等式约束转换为等式约束B. 用于目标函数的优化C. 用于非线性约束的处理D. 用于求解线性方程组答案:A三、填空题(每题2分,共10分)1. 在线性规划中,目标函数的取值可以是________。

答案:最大值或最小值2. 松弛变量的引入是为了使约束条件满足________。

答案:等式形式3. 约束条件通常用符号________表示。

答案:≤ 或≥4. 线性规划问题中,目标函数和约束条件都是线性的,这种性质称为________。

答案:线性5. 松弛变量的引入不会改变原问题的________。

答案:最优解四、简答题(每题5分,共20分)1. 请简述约束条件在优化问题中的作用。

答案:约束条件在优化问题中的作用是限制决策变量的取值范围,确保解的可行性,同时在满足约束的前提下寻找最优解。

2. 解释什么是松弛变量,并给出一个引入松弛变量的例子。

答案:松弛变量是一种引入的非负变量,用于将不等式约束转换为等式约束,从而简化问题的求解过程。

例如,考虑不等式约束3x + 2y ≤ 6,引入松弛变量s,则转换为等式3x + 2y + s = 6。

约束带原因分析及整改措施

约束带原因分析及整改措施

约束带原因分析及整改措施约束是指限制或制约个体或组织行为或活动的规定、制度或条件。

在组织或社会中,约束的存在是为了维护秩序、规范行为、避免乱象的发生。

然而,有时候约束可能会引发一些问题,需要进行原因分析并提出相应的整改措施。

造成约束的原因分析主要可以从以下几个方面进行思考。

首先,约束的产生可能是因为制度不完善。

有些约束规定可能没有考虑到具体情况,或者没有及时跟进调整。

例如,一些组织的规章制度制定的过于僵硬,不适应快速变化的外部环境,导致约束的效果不尽如人意。

其次,约束的原因可能是因为管理不善。

有些约束之所以产生问题,是因为执行不力、管理不善。

例如,一些组织可能没有建立有效的监督机制,导致约束规定被忽视或者随意执行。

此外,约束问题的原因还可能是因为个体行为的不当。

在组织或社会中,有些人可能出于个人利益或其他原因而无视或违反约束规定。

他们可能缺乏对约束的认知,或者对约束规定产生不满或反感。

针对约束问题,可以采取以下整改措施进行解决。

首先,对约束规定进行修订或完善。

通过定期的规章制度审查,了解约束规定的实施情况,及时发现和解决问题,修订或完善约束规定,以适应快速变化的环境和需求。

其次,加强约束规定的执行和监督。

通过建立有效的监督机制,确保约束规定得到有效执行,并及时发现和纠正违规行为。

可以通过建立专门的监督部门或由上级机构或内部审计机构进行监督,对约束规定的执行情况进行评估和检查。

此外,可以加强对个体的约束意识和教育。

通过组织内部培训、宣传教育等方式,加强对约束的认知和理解,使每个成员都能够自觉遵守约束规定,并明确违反约束规定可能带来的后果。

最后,可以建立激励机制,提升约束的效果。

通过设立奖惩制度,对遵守约束规定的个体或组织予以激励和奖励,同时对违反约束规定的个体或组织进行处罚,以增强约束规定的约束力和执行力。

综上所述,约束的存在在一定程度上维护了组织和社会的秩序,但也可能带来一些问题。

针对约束问题,需要进行原因分析,并采取相应的整改措施,从制度、管理和个体行为三个方面进行入手,以提升约束规定的执行力和效果。

不等式约束拉格朗日乘子法

不等式约束拉格朗日乘子法

不等式约束拉格朗日乘子法摘要:一、拉格朗日乘子法简介1.拉格朗日乘子法的定义2.拉格朗日乘子法的基本思想二、不等式约束问题与拉格朗日乘子法1.不等式约束问题的定义2.拉格朗日乘子法解决不等式约束问题的基本步骤三、拉格朗日乘子法的性质与特点1.拉格朗日乘子法的优点2.拉格朗日乘子法的缺点四、应用案例1.应用背景2.应用过程3.应用结果正文:一、拉格朗日乘子法简介拉格朗日乘子法是一种求解条件最优化问题的方法,由法国数学家拉格朗日于18 世纪提出。

该方法的基本思想是在原目标函数的基础上,引入一组拉格朗日乘子,构成一个新的函数,通过求解新函数的最小值,得到原问题的最优解。

拉格朗日乘子法适用于一类具有约束条件的优化问题,即需要在满足一定约束条件下,使目标函数达到最小值或最大值。

这类问题在实际生活中非常常见,如在经济学、工程设计、物理等领域都有广泛应用。

二、不等式约束问题与拉格朗日乘子法不等式约束问题是一类具有广泛应用的优化问题,其一般形式可以表示为:在满足一定约束条件g(x)≤0 的情况下,寻找使目标函数f(x) 最小化的x 值。

拉格朗日乘子法解决不等式约束问题的基本步骤如下:1.构建拉格朗日函数:在原目标函数的基础上,引入一组拉格朗日乘子λ,构成一个新的函数L(x,λ),其中x 为决策变量,λ为拉格朗日乘子。

2.求解拉格朗日函数的极小值:求解拉格朗日函数L(x,λ) 关于x 和λ的偏导数,并令其为0,得到一组方程组。

通过求解这组方程组,可以得到拉格朗日函数的极小值点。

3.判断极小值点是否为原问题的最优解:将求得的极小值点代入原目标函数和约束条件,判断是否满足约束条件。

如果满足,则该点为原问题的最优解;否则,继续调整拉格朗日乘子λ,重复上述过程,直到找到满足约束条件的最优解。

三、拉格朗日乘子法的性质与特点拉格朗日乘子法具有以下性质和特点:1.优点:拉格朗日乘子法能够处理一类具有广泛应用的不等式约束问题,通过引入拉格朗日乘子,将原问题转化为求解一个新函数的极小值问题,从而得到原问题的最优解。

约束优化例题

约束优化例题

约束优化例题
一个例子是输送带上的物品分配问题。

假设有一条长度为L的
输送带,上面有L个物品需要分配给L个目标位置。

每个物品
有一个大小LL和一个价值LL,并且可以被放置在服从以下
约束条件的位置上:目标位置L的左侧距离不超过LL。

目标
位置L上已经放置的物品的大小不能超过目标位置L的承重能
力LL。

我们的目标是最大化放置在目标位置上的物品的总价值。

可以使用线性规划来进行优化,将问题建模为一个整数规划问题。

定义决策变量LLL,表示将物品L放置在目标位置L上的数量。

则目标函数可以定义为最大化总价值:
Maximize ∑L=1L∑L=1LLL·LLL
同时,需要满足以下约束条件:
∑L=1LLLL≤ 1 ,对于L=1,2,…,L
∑L=1L∑L=1LLL·LLL≤ L
∑L=1L∑L=1LLL·LLL≤ L
对于每个目标位置L,可以通过以下约束限制物品放置的位置:
∑L=1LLL·LLL≤ LL,对于L=1,2,…,L
通过解决线性规划问题,可以得到每个物品放置的位置和数量,从而最大化总价值。

自我约束方面存在的问题集合3篇

自我约束方面存在的问题集合3篇

自我约束方面存在的问题集合3篇自我约束方面存在的问题1一、存在的主要问题1、在严以律己、谋事要实、创业要实上有待于进一步提高。

在工作上遇到难题时,不善于思考、动脑,等待领导的指示,说一步走一步,未能把工作做实、做深、做细,满足于过得去。

对业务知识的学习还不够,缺乏一种孜孜以求的精神。

不注重业务知识的全面性,等到问题出现再想办法解决。

有时由于工作的重复性,图省事,照搬照抄,沿用老方法解决问题;在工作中遇到繁琐、复杂的事情,有逃避的倾向,缺乏一种刻苦钻研的精神。

2、在严以修身、关心热爱来访群众方面不够仔细、耐心。

平等对待每一位来访群众是做好管理工作的一个关键,但是,自己在工作中有时缺乏耐心,帮助他人,与他人谈心、交流、沟通的机会相比之下还是少了一些。

二、存在问题的原因1、政治学习不够,理论功底浅薄。

平时只满足于读书、看报,研究专业少,联系实际不够,使自己对理论知识的理解与实际脱节,没有发挥理论的指导作用,没有做到真正用马克思列宁主义的立场、观点和方法观察事物,研究新情况、处理新问题。

思想和工作存在主观性、局限性和片面性,站的不高,想的不远。

2、为群众服务的意识有待于进一步提高。

没有树立牢固为老百姓服务的宗旨观忥;对于一切为了群众,一切依靠群众,从群众中来到群众中去的工作方法理解的不够深入透彻;没有坚定任何时候都要以群众满意不满意作为衡量标准,这是工作中缺乏耐心的根本原因。

3、工作方法简单,只安于表面,认为把自己份内的事做好就可以了,处理事情方法比较简单,缺乏创新精神,工作作风还不够扎实,对问题深层次的分析、思考不够,有时把工作当成一种负担。

三、今后的努力方向和措施1、切实加强政治理论学习,进一步明确自己前进的方向。

只有理论上清醒和坚定,才能保持政治上的清醒和坚定。

学习不只是一般知识的积累,而是世界观、人生观和价值观改造的大问题,理论水平提高了,看问题的能力也会提高,工作能力也同样会提高。

只有刻苦学习政治理论,才能树立正确的世界观、人生观和价值观。

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第7 章 约束极值问题
约束极值问题(规划问题):带有约束条件的极值问题。
非线性规划的一般形式为 min f ( X ) hi ( X ) = 0, i = 1, L , m g ( X ) ≥ 0, j = 1, L , l j
或 min f ( X ) g j ( X ) ≥ 0, j = 1,L , l
13
举例说明:用库恩 − 塔克条件解非线性规划 min f ( x) = ( x − 3) 2 g1 ( x) = x ≥ 0 g ( x) = 5 − x ≥ 0 2
min f ( x) = ( x − 3) 2 0≤ x≤5
解:将原问题改写为
∇f ( x) = 2( x − 3), ∇g1 ( x) = 1, ∇g 2 ( x) = −1
g1 ( X ) = 0
∇g 2 ( X )
6
5
X
R
∇g1 ( X )
− ∇f ( X )
g2 ( X ) = 0
11
(2)X *位于可行域的边界上(续) 2)若X *有两个起作用约束,不失一般性,设g1 ( X * ) = 0, g 2 ( X * ) = 0.此时,∇f ( X * ) 必定位于∇g1 ( X * )和∇g 2 ( X * )的夹角之内。若不然,在X *必定有可行下降方向,它 就不会是极小点。因此,假定∇g1 ( X * )和∇g 2 ( X * )线性无关, 则可将∇f ( X * )和表示为 ∇g1 ( X * )和∇g 2 ( X * )的非负线性组合。也即:在上述条件下,必定存在实数γ 1* ≥ 0和

min f ( X ), X ∈ R ⊂ E n R = { X | g j ( X ) ≥ 0, j = 1, L , l}
1
2
第1节 最优性条件
1、基本概念 考虑一般非线性规划问题 : min f ( X ) hi ( X ) = 0, i = 1, L, m g j ( X ) ≥ 0, j = 1, L, l 假定f ( X )、hi ( X )和g j ( X )(i = 1, L, m; j = 1,L , l )和具有一阶连续偏导数。 设X ( 0 )是上述非线性规划的一个可行点,考虑某一不等式约束g j ( X ( 0 ) ) ≥ 0, 若g j ( X ( 0 ) ) > 0, 则称该约束是X ( 0)点的不起作用约束(无效约束); 若g j ( X ( 0 ) ) = 0, 则称该约束是X ( 0)点的起作用约束(有效约束)。 等式约束对于所有可行点来说都是起作用约束。
4
点X ( 0 ) 处的可行方向 D
g1 ( X ) = 0
∇g 2 ( X ( 0 ) )
∇g1 ( X ( 0 ) )
R
D
X (0)
g2 ( X ) = 0
∇g j ( X ( 0 ) )T D > 0, j ∈ J
5
min f ( X ), X ∈ R ⊂ E n 定理1 设X *是非线性规划 的一个局部极小点, R = { X | g j ( X ) ≥ 0, j = 1, L , l} f ( X )是X *处可微,且 g j ( X )在X *处可微,当j ∈ J ( X * ) g j ( X )在X *处连续,当j ∉ J ( X * ) 则在X *处不存在可行下降方向,从而不存在向量D同时满足: ∇f ( X * ) T D < 0 * T ∇g j ( X ) D > 0,
j ∈ J (X *)
6
2、库恩 − 塔克条件 分析: min f ( X ), X ∈ R ⊂ E n 设X *是非线性规划 (f ( X )、g j ( X ), j = 1, L , l , 都连续可微) R = { X | g j ( X ) ≥ 0, j = 1,L , l} 的极小点。若 ( )X *位于可行域的内部, 则该规划问题实际上是无约束问题, X *必定满足∇f ( X * ) = 0. 1 (2)X *位于可行域的边界上, 1)若X *只有一个起作用约束,不失一般性,设X *位于第一个约束条件形成的边界 上, 即只有g1 ( X ) ≥ 0为X *的起作用约束, 则∇g1 ( X * )必与 − ∇f ( X * )在一条直线上且方向 相反(假定∇g1 ( X * )和∇f ( X * )都不为零), 否则, 该点就一定存在可行下降方向。也即: 在上述条件下,必定存在实数γ 1 ≥ 0,使 ∇f ( X * ) − γ 1∇g1 ( X * ) = 0
* γ 2 ≥ 0,使 * ∇f ( X * ) − γ 1*∇g1 ( X * ) − γ 2 ∇g 2 ( X * ) = 0
3)一般地,可以得到库恩 − 塔克条件
l * ∇f ( X ) − ∑ γ *∇g j ( X * ) = 0 j j =1 * * γ j g j ( X ) = 0, j = 1,L , l γ * ≥ 0, j = 1,L, l j
其中,在X *处各起作用约束的梯度线性无关。 注意:上述条件中,也将不起作用约束包含了进去。
9
* ∇f ( X * ) − γ 1*∇g1 ( X * ) − γ 2 ∇g 2 ( X * ) = 0 极小点X *处有两个起作用约束时 * γ 1* , γ 2 ≥ 0
g1 ( X ) = 0
对于可行点 X ( 0 )的任意方向 D来说,若存在实数 λ'0 > 0, 使对任意 λ ∈ [0,λ'0 ]都有 f ( X ( 0 ) + λD) < f ( X ( 0 ) ), 则称D为X ( 0 )的一个下降方向。
如果方向 D既是X ( 0 )的可行方向,又是 X ( 0)的下降方向,则称它是 该点的可行下降方向。
m l * * * * * ∇f ( X ) − ∑ λi ∇hi ( X ) − ∑ γ j ∇g j ( X ) = 0 i =1 j =1 * * γ j g j ( X ) = 0, j = 1,L , l γ * ≥ 0, j = 1, L, l j
其中,在极小点X *处各起作用约束的梯度∇hi ( X * )(i = 1.L, m)和∇g j ( X * ) = (j ∈ J) 0 线性无关。
∇g 2 ( X * )
− ∇f ( X )
*
R
X*
∇g1 ( X * )
5
6
( X )不在 ∇g1 ( X )和∇g 2 ( X )的夹角之内( g1 ( X ) ≥ 0和g 2 ( X ) ≥ 0为起作用约束 ), 则在X处必定有可行下降方向 ,X就不会是极小点 .
* γ 2 ≥ 0,使 * ∇f ( X * ) − γ 1*∇g1 ( X * ) − γ 2 ∇g 2 ( X * ) = 0
3)一般地,可以得到库恩 − 塔克条件
l * ∇f ( X ) − ∑ γ *∇g j ( X * ) = 0 j j =1 * * γ j g j ( X ) = 0, j = 1,L , l γ * ≥ 0, j = 1,L, l j
由于该规划问题为凸规划,故x* = 3是全局极小点。
14
课堂练习:写出下面问题的库恩 − 塔克条件:
5 41 2 min x12 + x2 − 2 x1 − x2 + 2 16 2 x1 + x2 ≤ 2 x1 ≥ 0, x2 ≥ 0
5 41 2 min f ( X ) = x12 + x2 − 2 x1 − x2 + 2 16 g1 ( X ) = 2 − 2 x1 − x2 ≥ 0 解:将问题改写为 g 2 ( X ) = x1 ≥ 0 g 3 ( X ) = x2 ≥ 0 2 x1 − 2 − 2 1 0 ∇f ( X ) = 5 , ∇g1 ( X ) = , ∇g 2 ( X ) = , ∇g 3 ( X ) = , −1 0 1 2 x2 − 2 2 x1 − 2 + 2λ1 − λ2 = 0 5 2 x2 − + λ1 − λ3 = 0 2 λ1 (2 − 2 x1 − x2 ) = 0 λ2 x1 = 0 λ3 x2 = 0 λ1 , λ2 , λ3 ≥ 0
* 2( x* − 3) − γ 1* + γ 2 = 0 γ 1* x* = 0 * γ 2 (5 − x* ) = 0 * γ 1* , γ 2 ≥ 0
则该问题的K - T条件为
分情况讨论:
* 1 ( )γ 1* ≠ 0且γ 2 ≠ 0,无解。 * (2)γ 1* ≠ 0且γ 2 = 0,解得x* = 0,γ 1* = −6,不是K - T点。 * * (3)γ 1* = 0且γ 2 ≠ 0,解得x* = 5,γ 2 = −4,不是K - T点。 * (4)γ 1* = γ 2 = 0,解得x* = 3,是不是K - T点,f ( x* ) = 0。
7
极小点X *处只有一个起作用约束时 ∇f ( X * ) − γ 1*∇g1 ( X * ) = 0, γ 1* ≥ 0
R
8
∇g1 ( X )
∇g1 ( X * )
β
− ∇f ( X )
6
D
X*
5
g1 ( X ) = 0
− ∇f ( X * )
8
(2)X *位于可行域的边界上(续) 2)若X *有两个起作用约束,不失一般性,设g1 ( X * ) = 0, g 2 ( X * ) = 0.此时,∇f ( X * ) 必定位于∇g1 ( X * )和∇g 2 ( X * )的夹角之内。若不然,在X *必定有可行下降方向,它 就不会是极小点。因此,假定∇g1 ( X * )和∇g 2 ( X * )线性无关, 则可将∇f ( X * )和表示为 ∇g1 ( X * )和∇g 2 ( X * )的非负线性组合。也即:在上述条件下,必定存在实数γ 1* ≥ 0和
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