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)
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{} ,2,1,0∈∀k ,恒有 )()(1k 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2122
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
{} ,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 =的基可行解,与基变量m x x ,,1 对应的规范式中,若存在0 有最优解。× 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 2 写出以下线性规划的对偶线性规划: . 0,, ,, 3342,6342..423)(max 4321432143214 321≥≥+++-=++++++=x x x x x x x x x x x x t s x x x x x f 三、 计算题 熟练掌握利用单纯形表求解线性规划问题的方法(包括大M 法及二阶段法). 见书本: 例 (利用单纯形表求解); 例2.6.1 (利用大M 法求解); 例 (利用二阶段法求解). 四、 证明题 熟练掌握对偶理论(弱对偶理论、强对偶理论以及互补松弛条件)及利用对偶理论证明相关结论。 第三章 无约束最优化方法 一、 判断与选择题 1 设n n R G ⨯∈为正定矩阵,则关于G 共轭的任意1+n 向量必线性相 关. √ 2 在牛顿法中,每次的迭代方向都是下降方向. × 3 经典Newton 法在相继两次迭代中的迭代方向是正交的. × 4 PRP 共轭梯度法与BFGS 算法都属于Broyden 族拟Newton 算法.