Advertisement

北航最优化方法习题(下)2015版

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
《北航最优化方法习题(下)2015版》是为北京航空航天大学最优化课程设计的学习辅助材料,涵盖了线性与非线性规划、动态规划等领域的习题及解答。 《北航最优化方法习题 2015版(下)》由刘红英编著。本书内容包括:第七章 约束优化理论、第八章 线性约束规划以及第九章 非线性约束规划。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2015
    优质
    《北航最优化方法习题(下)2015版》是为北京航空航天大学最优化课程设计的学习辅助材料,涵盖了线性与非线性规划、动态规划等领域的习题及解答。 《北航最优化方法习题 2015版(下)》由刘红英编著。本书内容包括:第七章 约束优化理论、第八章 线性约束规划以及第九章 非线性约束规划。
  • 天大学12-13期末考试.pdf
    优质
    这份PDF文档包含了北京航空航天大学在2012至2013学年期间《最优化方法》课程的期末考试题目,适用于该课程的学习参考和复习。 北航最优化方法12-13期末试题.pdf
  • 解答
    优质
    《最优化方法习题解答》一书为学习者提供了丰富的练习与详细的解析,帮助读者深入理解并掌握最优化理论和算法。 最优化方法是数学与计算机科学领域的重要分支之一,专注于研究如何在特定条件下寻找最佳解方案,比如最小化或最大化某个目标函数。这门课程通常涵盖了线性规划、非线性规划、动态规划、整数编程以及组合优化等多个子学科。 1. **线性规划**:作为最优化方法的基础部分,它涉及具有线性形式的目标函数和约束条件的数学模型。求解这类问题的方法包括单纯形法等迭代算法,通过不断改进当前方案以找到最优解。相关习题可能要求学生构建标准形式、描绘可行域,并解释各种解决方案的特点。 2. **非线性规划**:当目标函数或限制条件不再保持线性时,则需要采用不同的策略来解决这类问题,如梯度法、牛顿法以及拟牛顿法等方法。通过解答习题,学生可以学会如何处理特定的非线性方程组,并分析局部与全局最优解。 3. **动态规划**:这种技术适用于具有时间或阶段结构的问题类型中,在资源分配、网络流和最短路径问题等领域有着广泛的应用价值。练习题目可能涉及状态转移方程的设计及解析求解过程。 4. **整数编程**:这是线性或非线性模型的一种扩展形式,其中某些变量必须取特定的离散值(通常是整数值)。在实际场景中常见的如生产调度和项目组合选择问题等。解决此类挑战的主要策略包括割平面法和分支定界技术。 5. **组合优化**:这类题目关注于离散决策变量的问题类型,比如旅行商问题或最大匹配等问题。尽管这些情况难以找到精确解,但可以通过启发式算法如遗传算法、模拟退火等方法来获取接近最优的结果。 6. **约束优化**:除了目标函数外,在某些情况下还会遇到复杂的限制条件(例如不平等关系和逻辑规则)。为解决这些问题可以使用拉格朗日乘数法、罚函数技术以及增广拉格朗日策略等等工具。习题可能涉及应用这些方法来处理具体的案例分析。 7. **多元函数优化**:在面对多个变量时,寻找极值点成为关键任务之一,这需要掌握梯度、Hessian矩阵及二阶导数判别法等概念和技巧。相关的练习题目可能会要求学生求解多元函数的最值,并讨论其稳定性和鞍部特性。 8. **全局优化**:与局部搜索相比,这种策略旨在寻找全球最佳解决方案而不仅仅是区域内的最优点。适用于非凸或高维问题的方法包括模拟退火、遗传算法及粒子群等技巧。通过设计和执行全局性探索方案来解决实际挑战是这类练习题的主要目的。 解答上述习题不仅有助于学生深入理解最优化方法的核心理论,还能够培养其在建模、算法开发与评估方面的能力,这对于处理现实世界中的工程问题至关重要。
  • 解答》
    优质
    本书提供了各类最优化问题的经典算法与现代技术,并详细解答了大量习题,旨在帮助读者深入理解最优化理论及其应用。 最优化方法是数学与计算机科学领域中的一个重要分支,专注于在特定条件下寻找最优解的问题。例如,在最小化或最大化目标函数的情况下找到最佳解决方案。《最优化方法课后习题》提供了一套全面的练习集,旨在帮助学习者深入理解和应用相关理论。 课后习题在这个学习过程中扮演着至关重要的角色,它们能够检验学生对概念的理解,并通过实际操作强化理论知识。这份习题集以Word文档形式呈现,涵盖了多种类型的题目和多个子领域的问题,包括但不限于线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划以及组合优化。 1. **线性规划**:这是最基础的最优化方法之一,在满足一组特定条件的情况下最大化或最小化一个目标函数。习题可能涉及建立标准形式的模型,使用单纯形法或图解法求解问题,并理解可行域和最优解的概念。 2. **非线性规划**:这类题目处理的目标函数或者约束条件为非线性的优化问题,通常更为复杂。它们需要应用梯度法、牛顿法或是拟牛顿方法等数值技术来解决。习题可能包括一元或多元的最优化任务以及识别局部和全局最优解。 3. **动态规划**:这是一种专门用于处理具有时间序列性质的问题的方法论,例如最短路径问题、背包问题及库存控制等问题都属于此类。通过建立状态转移方程与价值函数来寻找最佳策略是这些习题的核心内容。 4. **整数规划**:该领域是对线性规划的扩展,在这种情况下决策变量必须取整数值。这类题目常见于生产调度和资源分配等领域,习题可能包括混合整数问题(其中部分变量可以连续变化而另一些则为离散)。 5. **组合优化**:这些问题通常与图论及网络流理论相关联,比如旅行商问题、最小生成树以及网络流量等问题。通过使用贪心算法、回溯法或分支限界等方法来寻找最优解是这些习题的重点。 解答上述题目不仅有助于掌握各种最优化技术的基本原理,还能提升分析和解决实际问题的能力,并且作为复习材料为即将到来的考试做好充分准备。因此,《最优化方法课后习题》对于初学者以及正在深入学习该领域的学生来说都是一个宝贵的参考资料。
  • 解答
    优质
    《最优化方法习题解答》一书旨在帮助读者深入理解和掌握最优化理论与算法,通过详细解析各类经典及典型例题,提供解题思路和技巧。 《最优化方法》第二版由施光燕主编,中国高等教育出版社出版,包含课后习题答案。
  • 天大学课程课件及答案
    优质
    本资源为北京航空航天大学最优化课程配套资料,包括详细的课件和精选习题的答案解析,帮助学生深入理解和掌握最优化理论与方法。 北京航空航天大学的最优化课程包含详细的课件和习题解答,这些都是老师授课时使用的内部资料。其中习题答案非常全面,北航的学生会从中受益良多,其他学校的同学也可以作为参考使用。
  • 课程设计参考资料.pdf
    优质
    本资料为北京航空航天大学《最优化方法》课程设计专用参考书,涵盖多种最优化理论与算法,适用于相关专业学生及研究人员。 本段落主要讲述北航最优化方法大作业参考内容,通过一个包含七个节点和十三条弧的网络流问题,并利用Matlab编写对偶单纯形法程序来解决四个不同需求量下的最优化问题。 1. 问题重述 定义有向图G = (N, E),其中N代表节点集合,E表示边集。A是与该网络相关的点-边关联矩阵,即一个大小为N×E的矩阵;第l列对应于弧(I,j)且仅在第i行有一个1,在第j行有一个-1,其余均为0。设bm = (bm1, …, bmN)^T和fm = (fm1, …, fmE)^T,则可以将等式约束表示为:Af = bm。 2. 7节点算例求解 本部分通过四个不同需求量的例子来应用Matlab编写对偶单纯形法程序,解决对应的最优化问题。 2.1 算例一(b1 = [4; -4; 0; 0; 0; 0; 0]^T) 目标函数为:最小化cTx1 约束条件为:Ax1 = b1, x1 >= 0 利用Matlab的对偶单纯形法程序,求得最优解x1* = [4, 0, ..., 0]T(其余元素均为零),对应的最优值为20。 2.2 算例二(b2 = [4; 0; -4; 0; 0; 0; 0]^T) 目标函数为:最小化cTx2 约束条件为:Ax2 = b2, x2 >= 0 利用Matlab的对偶单纯形法程序,求得最优解x2* = [0, 4, ..., 0]T(其余元素均为零),对应的最优值为20。 2.3 算例三(b3 = [0; -4; 4; 0; 0; 0; 0]^T) 目标函数为:最小化cTx3 约束条件为:Ax3 = b3, x3 >= 0 利用Matlab的对偶单纯形法程序,求得最优解x3* = [4, ..., 4]T(仅第1和第5元素非零),对应的最优值为40。 2.4 算例四(b4 = [4; 0; 0; 0; 0; 0; -4]^T) 目标函数为:最小化cTx4 约束条件为:Ax4 = b4, x4 >= 0 利用Matlab的对偶单纯形法程序,求得最优解x4* = [4, ..., 4]T(仅第1、5和10元素非零),对应的最优值为60。 3. 计算结果及说明 对于每个算例,我们通过分析需求节点与供给节点之间的最短路径来解释计算结果的合理性。每条弧的费用均设定为5单位,根据求解出的不同情况下的最优流量分配方案,可以得到相应的最小传输成本,并验证了对偶单纯形法程序的有效性。 综上所述,本段落通过对四个不同需求量的例子进行分析和解决最优化问题的过程展示了Matlab编程技巧的应用以及对偶单纯形算法的实用性。
  • 及答案
    优质
    《最优化方法练习题及答案》是一本专为学习和研究最优化理论与算法的学生和研究人员编写的实践指导书。通过丰富的例题解析和详尽的答案解析,帮助读者深入理解并掌握最优化问题的求解技巧。本书适用于高等数学、运筹学等相关课程的学习参考。 提供两套最优化方法的习题及答案,可供学习参考使用。
  • 大学的
    优质
    《东北大学的最优化方法》一书聚焦于现代数学中的核心领域——最优化理论与算法,结合东北大学在此领域的研究成果和教学经验编写而成。本书深入浅出地介绍了线性规划、非线性规划以及整数规划等经典内容,并融入了近年来新兴的优化技术及应用案例,旨在为读者提供一套全面理解并掌握最优化方法的知识体系。 东北大学《最优化方法》课程的第二章、第三章和第四章课后习题答案已经整理完成。
  • 大学的PPT
    优质
    本PPT涵盖了东北大学最优化方法课程的核心内容,包括线性规划、非线性规划及动态规划等理论与应用实例,旨在帮助学生掌握最优化问题求解技巧。 东北大学出版社出版的一本最优化理论与方法教材深入浅出地介绍了经典理论内容,是研究生的必备读物之一。关于最优化原理可以这样解释:一个最优策略具备这样的性质,无论之前的决策如何,在当前状态下后续的所有决策组合起来也必须是最优策略的一部分。简而言之,一个最优策略中的任何子策略都是最优的。如果一个问题满足最优化原理,则可以说它具有最优子结构性质。