最优化理论与方法难吗

《最优化理论与方法》复习内容要求和题型

一、复习内容要求

1、最优化问题及其分类，最优解的相关概念，最优化问题的算法的一般迭代格式及其收敛性和停止准则。

2、建立一个实际最优化问题的数学模型的思想和方法，包括线性规划、非线性规划、动态规划及多目标规划模型。

3、掌握单纯形法的理论依据、基本思想和最优性检验定理，熟练用大M法和两阶段求解线性规划问题，特别是构造的新问题与原问题的解的关系。

4、了解内点法的基本思想，掌握线性规划和0-1规划问题的计算机求解方法。

5、知道解决特殊线性规划问题的解法（含分支定界法、隐枚举法、表上作业法和匈牙利法）的思想方法。

6、了解非线性规划问题及数学模型，了解非线性规划的相关概念及理论，知道非线性规划的最优性条件。

7、掌握一维搜索的黄金分割法（0.618法）与Fibonacci法，知道二分法，特别注意这些算法的适用条件。

8、掌握最速下降法、牛顿类算法、FR共轭梯度法的算法步骤，并熟练使用它们求解多维无约束非线性规划，特别注意这些算法的异同点及它们与一维优化的关系。

9、了解惩罚函数法的算法思想，熟练掌握用内、外点法求解多维约束非线性规划问题，特别注意它们的异同点及适用条件。

10、了解乘子法的算法思想，熟练

8¹

3Ã å`z3.1 `5^ .....................................3.2 { Ú½9Âñ5.............................3.3 eü{.....................................3.4Úî{.......................................3.5[Úî{......................................3.6

ÝFÝ{.....................................

11412152227

8¹·ii·

1nÙÃ å`z

â1 Ü© {nØÐÚ §3¦) 55y¯K L§¥§· I (½|¢ Ú

《最优化原理与方法》复习题

一．美佳公司计划制造 I、II 两种家电产品。已知各制造一件时分别占用设备 A、B 的台时、调试时间、调试工序每天可用于这种家电的能力、各售出一件时的获利情况，如下表所示。

（1）试写出上述问题的数学规划模型； （2）给出求解该模型的lingo代码。

二．将下列线性规划化为标准型，并列出初始单纯形表。

miny??3x1?4x2?2x3?5x4, s.t. 4 x1?x2?2x3?x4??2, x1?x2?3x3?x4?14, ?2x1?3x2?x3?2x4?2, x1,x2,x3?0,x4无约束;

三．已知线性规划问题

max x1?2x2?3x3?4x4, s.t. ?x1? x2?x3?3x4 ?5, 6x1?7x2?3x3?5x4?8, 12x1?9x2?9x3 ?9x4?20, x1,x2?0,x3?0,x4无约束;写出其对偶规划。

四．试选用一种方法求解下述线性规划问题

minz

《最优化方法》复习题

一、 简述题

1、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） 2、写出几种迭代的收敛条件.

3、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61页(利用单纯形表求解);

69页例题 (利用大M 法求解、二阶段法求解);

4、简述牛顿法和拟牛顿法的优缺点.

简述共轭梯度法的基本思想.

;

写出Goldstein 、Wolfe 非精确一维线性搜索的公式。

5、叙述常用优化算法的迭代公式．

（1）法的迭代公式：(1)(),().

k k k k k k k k a b a a b a λτμτ=+--??=+-?

（2）Fibonacci 法的迭代公式：111(),(1,2,,1)()n k k k k k n k n k k k k k n k F a b a F k n F a b a F λμ---+--+?=+-??=-??=+-??

．

（3）Newton 一维搜索法的迭代公式： 11k k k k x x G g -+=-． （4）推导最速下降法用于问题1min ()2

T T f x x Gx b x c =++的迭代

最优化方法习题1答案

《最优化方法》（研究生）期末考试练习题答案

二.简答题

min -5y1 9y2, s.t. 4y1 3y2 3, -2y1 y2 2, 1．

3y1 4y2 8, y1,y2 0;

x3 x4 0, （以x1为源行生成的割平面方程） 2．

注意：在x1为整数的情况下，因为x3,x4 0，该方程自然满足，这是割平面的退化情形

1

656

111

x3 x4 , （以x2为源行生成的割平面方程）

442

3．

a1 0,b1 3

1 a1 0.382(b1 a1) 0 0.382*3 1.146

1 a1 0.618(b1 a1) 0 0.618*3 1.854 ( 1) (1.146)3 2*1.146 1 0.2131 ( 1) (1.854)3 2*1.854 1 3.6648

事实上,不经计算也可以看出

( 1) ( 1)，所以a2 0,b2 1.854。

即：初始的保留区间为[0，1.854]。近似的最优解：x*

0 1.854

0.927.2

f1(x) x1e x2*( 1) 2.7 x1ex2 2.7

4．令

f2(x) x1

《最优化方法与数学建模》结课题目

1. 投资问题

某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资，可供购进的证券以及其信用等级、到期年限、收益如下表所示。按照规定，市政证券的收益可以免税，其它证券的收益需按50%的税率纳税。此外还有以下限制： （1）政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元；

（2）所购证券的平均信用等级不超过1.49，信用等级数字越小，信用程度越高； （3）所购证券的平均到期年限不超过5年. 1）若该经理有1000万元资金，应如何投资？

2）如果能够以2.75%的利率借到不超过100万元资金，该经理应如何操作？ 3）在1000万元资金情况下，若证券A的税前收益增加为4.5%，投资应否改变？若证券C的税前收益减少为4.8%，投资应否改变？

表 证券信息

到期税 证券种类 市政 代办机构 政府 政府 市政

信用等级 2 2 1 1 5

到期年限 （%） A B C D E

9 15 4 3 2

4.3 5.4 5.0 4.4 4.5 前收益2．阿桑的计划

阿桑小姐是一个小学教师，她刚刚继承了一笔遗产，交纳税金后净得50,000美元。阿桑小姐感到她的工资已足够她每年的日常开支，但是还不能满足她暑假旅游的计划。因此，她

最优化理论与算法（数学专业研究生）

第一章 引论

§1.1 引言

一、历史与现状

最优化理论最早可追溯到古老的极值问题，但成为一门独立的学科则是在20世纪四十年代末至五十年代初。其奠基性工作包括Fritz John最优性条件（1948），Kuhn-Tucker最优性条件（1951），和Karush最优性条件(1939)。近几十年来最优化理论与算法发展十分迅速，应用也越来越广泛。现在已形成一个相当庞大的研究领域。关于最优化理论与方法，狭义的主要指非线性规划的相关内容，而广义的则涵盖：线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划、几何规划、多目标规划、随机规划甚至还包括变分、最优控制等动态优化内容。本课程所涉及的内容属于前者。 二、最优化问题的一般形式 1、无约束最优化问题

minf(x) （1.1）

x?Rn2、约束最优化问题

minf(x)

?ci(x)?0, i?E （1.2）

s.t.??ci(x)?0, i?I这里E和I均为指标集。

§1.2数学基

实用标准文案

精彩文档

华南农业大学期末考试试卷（A 卷）

2010--2011学年第 1 学期 考试科目： 运筹学与最优化方法 考试类型：（闭卷）考试 考试时间： 120 分钟 学号 姓名 年级专业

一、 用单纯形法求解下列线性规划问题（共 15 分）

12121212max 105349

..528,0z x x x x s t x x x x =++≤??

+≤??≥?

2

二、灵活运用单纯形法和对偶单纯形法解下列问题（共 15 分） 12

121212

max 62..33

,0z x x x x s t x x x x =++≥??+≤??≥?

实用标准文案

精彩文档

三、解下列0-1型整数规划问题（共 10 分）

12345

123451345124512345max 3252324

73438..116333

,,,,01

z x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x x =+--+++++≤??+-+≤??-+-≥??=?或

四、利用库恩-塔克（K-T ）条件求解以下问题（共 15 分）

22

121122

121212max ()1

第6章 约束最优化方法

6.1

可行方向法 罚函数法 乘子法

主 要 内 容

6.2 6.3

6.4 6.5

二次规划问题 网格法

求解约束最优化问题比求解无约束最优化问题要困 难的多，因为每次迭代不仅要使目标函数值下降 (对最小化问题),同时还要考虑解的可行性问题。

求解约束非线性优化问题的方法很多。 有些是将约束非线性优化问题转化为无约束非线 性优化问题(SUMT),如罚函数法(外点法)、 障碍函数法(内点法)等， 有些是通过构造下降可行方向进行迭代，如 Zoutengijk可行方向法、Rosen梯度投影法、简约 梯度法等， 有些是将非线性优化问题转化为线性规划问题， 如线性逼近法等；还有网格法等等。

6.1 可行方向法

可行方向法是求解约束最优化问题的一类常用方法，

是无约束最优化问题下降迭代算法的自然推广。

可行方向法的典型策略是从某可行点出发，沿该点

的下降可行方向进行搜索，求出使目标函数值下降的新的可行点,

算法的主要步骤是选择搜索方向和确定沿此方向搜索的步长。

搜索方向的选择方式不同就形成不同的可行方向法。

6.1.1 可行方向法概述

6.1.2 Zoutendijk可行方向法

第二章最优化方法 运筹学简述

运筹学（Operations Research） 系统工程的最重要的理论基础之一，在美国有人把运筹学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的问题，可简单地归结为一句话： “依照给定条件和目标，从众多方案中选择最佳方案”。 故有人称之为最优化技术。 最优化 最优化： 指针对决策问题，按照决策的目标，从多个可能的方案中选择出最好的方案的过程。 最优化方法的主要研究对象是各种人类组织的管理问题和生产经营活动，其目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的方案，使资源的使用效益得到充分的发挥，最终达到最优目标。

运筹学的主要内容

数学规划（线性规划、整数规划、目标规划、动态规划等） 图论 存储论 排队论 对策论

排序与统筹方法 决策分析

运筹学在工商管理中的应用

运筹学在工商管理中的应用涉及几个方面： 生产计划 运输问题 人事管理 库存管理 市场营销 财务和会计

另外，还应用于设备维修、更新和可靠性分析，项目的选择与评价，工程优化设计等。 第一节线性规划 (Linear Programming)

线性规划问题的数学模型 1. 规划问题

线性规划问题的数学模型

例1.1 如图所示，如何截取