机械优化设计习题及答案1
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机械优化设计习题及参考答案
1-1.简述优化设计问题数学模型的表达形式。
答:优化问题的数学模型是实际优化设计问题的数学抽象。在明确设计变量、约束条件、目标函数之后,优化设计问题就可以表示成一般数学形式。求设计变量向量[]12T
n x x x x =L 使 ()min f x → 且满足约束条件
()0
(1,2,)k h x k l ==L ()0
(1,2,)j g x j m ≤=L
2-1.何谓函数的梯度梯度对优化设计有何意义
答:二元函数f(x 1,x 2)在x 0点处的方向导数的表达式可以改写成下面的形式:⎥⎦⎤
⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂=∂∂+∂∂=
∂∂2cos 1cos 212cos 21cos 1θθθθxo x f x f xo x f xo x f xo d f
ρ
令xo T
x f x f x f x f
x f ⎥⎦
⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂=∂∂∂∂=∇21]21[)0(, 则称它为函数f (x 1,x 2)在x 0点处的梯度。
(1)梯度方向是函数值变化最快方向,梯度模是函数变化率的最大值。 (2)梯度与切线方向d 垂直,从而推得梯度方向为等值面的法线方向。梯度)0(x f ∇方向为函数变化率最大方向,也就是最速上升方向。负梯度-)0(x f ∇方向为函数变化率最小方向,即最速下降方向。
2-2.求二元函数f (x 1,x 2)=2x 12+x 22-2x 1+x 2在T x ]0,0[0=处函数变化率最
大的方向和数值。
解:由于函数变化率最大的方向就是梯度的方向,这里用单位向量p 表示,函数变化率最大和数值时梯度的模)0(x f ∇。求f (x1,x2)在x0
点处的梯度方向和数值,计算如下:
()⎥⎦⎤
⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡∂∂∂∂=∇120122214210x x x x f
x f x f 2
221)0(⎪⎭
⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=∇x f x f x f =5
⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∇∇=5152512)0()0(x f x f p ϖ
2-3.试求目标函数()2
221212143,x x x x x x f +-=在点X 0=[1,0]T 处的最速下降
方向,并求沿着该方向移动一个单位长度后新点的目标函数值。 解:求目标函数的偏导数
212
21124,46x x x f x x x f +-=∂∂-=∂∂ 则函数在X 0=[1,0]T 处的最速下降方向是
⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡∂∂∂∂-=-∇=====462446)(0
121
210
1210
2121x x x x
x x x x x f x f X f P 这个方向上的单位向量是:
13]2,3[4
)6(]4,6[T
22T -=+--==P P e 新点是
⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡
-=+=132133101e X X 新点的目标函数值
13213
94
)(1-=
X f
2-4.何谓凸集、凸函数、凸规划(要求配图)
答:一个点集(或区域),如果连接其中任意两点x1、x2的线段都全部包含在该集合内,就称该点集为凸集,否则为非凸集。
函数f(x )为凸集定义域内的函数,若对任何的01α≤≤及凸集域内的任意两点x1、x2,存在如下不等式:
称f (x )是定义在图集上的一个凸函数。
对于约束优化问题
()()()1212
11f x x f x x αααα+-≤+-⎡⎤⎣⎦
若()j=j f x g x 、() 1,2,...,m 都是凸函数,则称此问题为凸规划。
3-1.简述一维搜索区间消去法原理。(要配图)
答:搜索区间(a ,b )确定之后,采用区间逐步缩短搜索区间,从而找到极小点的数值近似解。假设搜索区间(a ,b )内任取两点a1,b1 ,a 1《b 1,并计算函数值f (a 1),f (b 1)。将有下列三种可能情形; 1)f (a 1)《f (b 1)由于函数为单谷,所以极小点必在区间(a ,b 1)内 2)f (a 1)》f (b 1),同理,极小点应在区间(a 1,b )内 3)f (a 1)=f (b 1),这是极小点应在(a 1,b 1)内
3-2.简述黄金分割法搜索过程及程序框图。
1
() b b a
αλ
=--
2
() a b a
αλ
=+-
其中,λ为待定常数。
3-3.对函数α
α
α2
)
(2+
=
f,当给定搜索区间5
5≤
≤
-α时,写出用黄金分割法求极小点*α的前三次搜索过程。(要列表)
序号a a1a2b Y1比较Y2 0-55<
1-5>
2<
3>
3-4.使用二次插值法求f (x )=sin(x )在区间[2,6]的极小点,写出计算步骤和迭代公式,给定初始点x 1=2,x 2=4,x 3=6, ε=10-4。
迭代次数K= 4 ,极小点为 ,最小值为 -1
13131x x y y c --=,12122x x y y c --=,32123x x c
c c --= )(213
131c c x x x p -+=
收敛的条件:
ε<-2
2y y y p