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1、机械优化设计复习题、填空1、用最速下降法求f(X)=100(X2-Xi2)2+(Lxi)2的最优解时,设X，。)4-0.5,0,5T,第一 步迭代的搜索方向为-47;-50o2、机械优化设计采用数学规划法，其核心一是建立搜索方向二是计算最佳步长因子 o3、当优化问题是一凸规划 的情况下，任何局部最优解就是全域最优解。4、应用进退法来确定搜索区间时，最后得到的三点，即为搜索区间的始点、中间点和 终点，它们的函数值形成高-低-高 趋势。5、包含n个设计变量的优化问题，称为_n 维优化问题。16、函数一XX BTX C的梯度为HX+Bo27、设G为nn对称正定矩阵，若n维空间中有两个非零向量d。，d
2、1,满足(dGd=0,则 d。、cP之间存在一共胡关系。8、 设计变量 、 约束条件、目标函数 是优化设计问题数学模型的基本要素。9、对于无约束二元函数f(Xi,X2),若在Xo(Xio,X2。)点处取得极小值，其必要条件是梯 度为 雯，充分条件是海塞矩阵正定 o10、条件可以叙述为在极值点处目标函数的梯度为起作用的各约束函数梯度的非负线性组合。11、用黄金分割法求一元函数f(x)x2 10x36的极小点，初始搜索区间a,b 10,10,经第一次区间消去后得到的新区间为卜2.36236。12、优化设计问题的数学模型的基本要素有设、13、牛顿法的搜索方向dk= ,其计算量大，且要求初始点在极小点
3、逼近位置。14、 将函数 f(X)=x i2+X22-XiX2-1 0x1-4x2+60 表示成-XWX BTX C 的形2式 O15、存在矩阵H,向量由，向量d2,当满足(d1)TGd2=0,向量由和向量d2是关于H共拆。16、采用外点法求解约束优化问题时，将约束优化问题转化为外点形式时引入的惩罚因子r数列，具有 由小到大趋于无穷 特点。17、采用数学规划法求解多元函数极值点时，根据迭代公式需要进行一维搜索，即求。、选择题1、下面 方法需要求海赛矩阵A、最速下降法B、 共桃梯度法C、牛顿型法D、 DFP法2、对于约束问题2 omin f X Xi x 4X2 4 ogiXxx21 0g2X3
4、Xi0g 3 XX20根据目标函数等值线和约束曲线，判断为为 OA内点；内点B.外点;外点C.内点；外点D.外点；内点3、内点惩罚函数法可用于求解 化问题。A无约束优化问题B只含有不等式约束的优化问题C只含有等式的优化问题D含有不等式和等式约束的优化问题4、对于一维搜索，搜索区间为a, b,中间插入两个点ai、bi, aivbi,计算出f(ai)vf(bi),则 缩短后的搜索区间为 oA ai, biB bi, bC ai, bD a, bi5、 是优化设计问题数学模型的基本要素A设计变量B约束条件C目标函数D最佳步长6、变尺度法的迭代公式为xk+xk-aHkVf(xk),下列不属于Hk必须满
5、足的条件的是OA. Hk之间有简单的迭代形式B.拟牛顿条件C.与海塞矩阵正交D.对称正定7、函数f(X)在某点的梯度方向为函数在该点的 o人、最速上升方向B、上升方向C、最速下降方向D、下降方向&下面四种无约束优化方法中， 构成搜索方向时没有使用到目标函数的 一阶或二阶导数。A梯度法B牛顿法C变尺度法D坐标轮换法9、设f(X)为定义在凸集R上且具有连续二阶导数的函数，则f(X)在R上为凸函数的充分必要条件是海塞矩阵G(X)在R上处处 oA正定B半正定C负定D半负定10、下列关于最常用的一维搜索试探方法一一黄金分割法的叙述，错误的是假设要求在区间a, b插入两点a、a,且ava。A、其缩短率为0
6、.618B、a=b-入(b-a)C、a=a+入(b - a)D、在该方法中缩短搜索区间采用的是外推法。11、与梯度成锐角的方向为函数值 上升方向，与负梯度成锐角的方向为函数值下 降方向，与梯度成直角的方向为函数值丕变 方向。A、上升B、下降C、不变D、为零12、二维目标函数的无约束极小点就是 o4等值线族的一个共同中心B、梯度为。的点C、全局最优解D、海塞矩阵正定的点13、最速下降法相邻两搜索方向dk和dk+i必为 向量。A相切B正交C成锐角D共挽14、下列关于内点惩罚函数法的叙述，错误的是 oA可用来求解含不等式约束和等式约束的最优化问题。B惩罚因子是不断递减的正值C初始点应选择一个离约束边
7、界较远的点。D初始点必须在可行域内15、通常情况下，下面四种算法中收敛速度最慢的是A牛顿法B梯度法C共规梯度法 D变尺度法16、一维搜索试探方法一一黄金分割法比二次插值法的收敛速度A、慢B、快C、一样D、不确定17、下列关于共飘梯度法的叙述，错误的是。A需要求海赛矩阵B除第一步以外的其余各步的搜索方向是将负梯度偏转一个角度C共飘梯度法具有二次收敛性D第一步迭代的搜索方向为初始点的负梯度、问答题1、 试述两种一维搜索方法的原理，它们之间有何区答：搜索的原理是：区间消去法原理区别：（1）、试探法：给定的规定来确定插入点的位置，此点的位置确定仅仅按照区间的 缩短如何加快，而不顾及函数值的分布关系，如
8、黄金分割法（2）、插值法：没有函数表达式，可以根据这些点处的函数值，利用插值方法建立函数的 某种近似表达式，近而求出函数的极小点，并用它作为原来函数的近似值。这种方法 称为插 值法，又叫函数逼近法。2、惩罚函数法求解约束优化问题的基本原理是什么？答，基本原理是将优化问题的不等式和等式约束函数经过加权转化后，和原目标函数结合 形成新的目标函数一一惩罚函数求解该新目标函数的无约束极值，以期得到原问题的约束最优解3、 试述数值解法求最佳步长因子的基本思路。答主要用数值解法，利用计算机通过反复迭代计算求得最佳步长因子的近似值4、 试述求解无约束优化问题的最速下降法与牛顿型方法的优缺点。答：最速下降法此
9、法优点是直接、简单，头几步下降速度快。缺点是收敛速度慢，越到 后面收敛越慢。牛顿法优点是收敛比较快，对二次函数具有二次收敛性。缺点是每次迭代需 要求海塞矩阵及其逆矩阵，维数高时及数量比较大。5、写出用数学规划法求解优化设计问题的数值迭代公式，并说明公式中各变量的意义， 并说明迭代公式的意义。四、解答题1、试用梯度法求目标函数f（X） =1.5xi2+o.5X22.xiX2-2xi的最优解，设初始点x=卜2, 4t, 选代精度& =0.02 （迭代一步）。n：1、期初始点严 Y 4f12-2+4u斗 1 -om、11. -x -1112时2)AJTw -X,O沿町果殳方灯许开占素(i,a-212
10、2 V 也4 A 响葺申礁淘。索量隔步忙Y通过八点二血!祖m J=。求封ii/(.C = 3tK5Lf -lauu, +邛f(A*) = JOCwJ J $0uk *26 =-0H470审,十 %J W32、试用牛顿法求f( X )=(x卜2)，(Xi-2X2)2的最优解，设初始点X()=2,1To 3、设有函数f(X)=Xi24-2x22-2xiX2-4xi,试利用极值条件求其极值点和极值。1114、求目标函数f( X )=X i2+XiX2+2X22 +4X1+6X2+10的极值和极值点。4x(-2.in4于iJtut曲垦吾为粤L亦应tfi rr.2LL 2刖V51山*知一阶斗f干式A，了
11、直5、试证明函数 f( X )=2Xi2+5X22 +X32+2X3X2+2X3Xi-6X2+3 在点1, 1, -2处具有极小值。6、给定约束优化问题min f(X)=(x i-3)2+(X2-2)2s.t. g,(X)= Xi2X22 + 5 0Q2(X)= Xi 2X2 + 4 0g3(X)= x 1 0g4(X)=X 2 0验证在点X 2,iTKuhn-Tucker条件成立。7、设非线性规划问题min f (X) (% 2)2 x；s.t. gi(X) % 0g： (X) x； 0gs(X) x2 xt 1 0用K-T条件验证X- 1,0T为其约束最优点 10、如图，有一块边长为6m的
12、正方形铝板，四角截去相等的边长为 造一 x的方块并折个无盖的箱子，问如何截法(x取何值)才能获得最大容器的箱子 化问题 转，。试写出这的数学模型以及用MATLAB软件求解的程序。这个简即的垠优化J 题把箱了的容积忖表 成变屋参数兀的西数， V=x (6-2v) :t得极大点了 的数报大从而蕊得四 角截去边氏1血的正力 形使折转的箱子容积最 Ait方轧11、某厂生产一个容积为8000cm3的平底无盖的圆柱形容器，要求设计此容器消耗原材料最 少，试写出这一优化问题的数学模型以及用MATLAB软件求解的程序。12、一根长I的铅丝截成两段，一段弯成圆圈，另一段弯折成方形，问应以怎样的比例截断 铅丝，才
13、能使圆和方形的面积之和为最大，试写出这一优化设计问题的数学模型以及用 MATLAB软件求解的程序。4.设以2的比例截取铅丝，能使何题达到就优斛如图斯示具中竺二2,解得：AC = A Cff = CB11+23 + 2折成的圆形磊方形的血枳Z和为匕s 二近 2JT（1+2）F *4（1 + 2 J=（_La1+a1 +216 4Ar则这个问题的优化数学模型为：=-min1 + Z 16 4AsJ A 013、求表面积为300m2的体积最大的圆柱体体积。试写出这一优化设计问题的数学模型以 及用MATLAB软件求解的程序。14、薄铁板宽20cm,折成梯形槽 ，求梯形侧边多长及底角多大，才会使槽的断面 积最大。写出这一优化设计问题的数学模型，并用matlab软件的优化工具箱求解（写出M 文件和求解命令）o判断题1,二元函数等值线密集的区域函数值变化慢X2海塞矩阵正定的充要条件是它的各阶主子式大于零x3;当迭代点接近极小点时，步长变得 很小，越走越慢v4二元函数等值线疏密程度变化5变尺度法不需海塞矩阵v6梯度法两次的梯度相互垂直v
《机械优化设计》试卷答案
