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大连理工大学优化方法上机作业(2022年春季)

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简介:
本课程为大连理工大学2022年春季开设的《优化方法》配套实践环节,通过编程实现各类优化算法,旨在加深学生对理论知识的理解与应用能力。 大连理工大学优化方法上机作业-2022春 1. 问题的维数n=2ab (其中ab为自己的学号最后两位)。取x=0,步长ak采用精确线搜索,利用以下四种方法求二次函数f(x)= xTGx+ bTx的极小点: - 最速下降法 - 阻尼牛顿法 - BFGS 方法 其中二次函数f(x) 的参数G和b在MATLAB上生成。 2. 编写程序以求解以下问题,初始点为x= (3,-1,0,1)^T。该问题的最优解为x* = 0,精度取1e-4,步长由非精确线搜索确定,方向分别采用如下方法: - 最速下降法 - 阻尼牛顿法 - DFP 方法 - FR 方法 3. 编写惩罚函数法和增广拉格朗日方法的程序来求解下面的问题。 要求用MATLAB软件实现算法。在学校网站可以下载正版Matlab软件。

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客服
客服
  • 2022
    优质
    本课程为大连理工大学2022年春季开设的《优化方法》配套实践环节,通过编程实现各类优化算法,旨在加深学生对理论知识的理解与应用能力。 大连理工大学优化方法上机作业-2022春 1. 问题的维数n=2ab (其中ab为自己的学号最后两位)。取x=0,步长ak采用精确线搜索,利用以下四种方法求二次函数f(x)= xTGx+ bTx的极小点: - 最速下降法 - 阻尼牛顿法 - BFGS 方法 其中二次函数f(x) 的参数G和b在MATLAB上生成。 2. 编写程序以求解以下问题,初始点为x= (3,-1,0,1)^T。该问题的最优解为x* = 0,精度取1e-4,步长由非精确线搜索确定,方向分别采用如下方法: - 最速下降法 - 阻尼牛顿法 - DFP 方法 - FR 方法 3. 编写惩罚函数法和增广拉格朗日方法的程序来求解下面的问题。 要求用MATLAB软件实现算法。在学校网站可以下载正版Matlab软件。
  • 2021课程
    优质
    本课程大作业为大连理工大学2021年秋季学期《优化方法》课的实践任务,旨在通过具体项目加深学生对优化理论的理解与应用能力。 大连理工大学硕士课程《优化方法》上机大作业包括题目、matlab代码以及纸质报告。
  • 2021期《》课程
    优质
    本课程大作业为大连理工大学2021年秋季学期《优化方法》课程设计,旨在通过实际问题求解,提升学生在约束优化、线性规划及算法实现方面的技能和理解。 大连理工大学2021学年秋季学期优化方法大作业包含MATLAB源码、运行结果展示图以及Word报告。
  • 2022练习
    优质
    本课程为大连理工2022年春季开设的《最优化方法》课配套实践环节,旨在通过编程实现和应用优化算法,提升学生解决实际问题的能力。 用Matlab实现最速下降法、阻尼牛顿法、BFGS方法、共轭梯度法、DFP方法、惩罚函数法以及增广拉格朗日函数法的相关内容可以参考文章《非线性优化算法的MATLAB实现》,该文中详细介绍了这些算法的具体实现步骤。
  • 2022课程(纸质版)
    优质
    《2022年大连理工大学优化方法课程作业(纸质版)》汇集了学生在优化理论与算法方面的研究成果和实践探索,是教学成果的重要体现。 2022年大连理工大学优化方法纸质作业涉及第二章到第四章的内容。 【第二章作业节选】: 1. 将下列线性规划问题化为标准形式。 2. 求出下面问题的所有基本解,并指出哪些是基本可行解。 3. 用单纯形表格方法求解下列线性规划问题。 4. 用二阶段法求解下列线性规划问题。 此外,分别使用惩罚函数法(外点法)和乘子法(取参数C=2)来解决相应的问题,并分析这两种方法的异同。
  • 2023 最新版 期末考题
    优质
    本课程为大连理工大学2023年春季学期《优化方法》期末考试题目集,涵盖线性与非线性规划、动态规划等核心内容,旨在检验学生对优化理论和算法的理解及应用能力。 《大连理工最优化方法2023春最新版期末考试试题》是一份重要的复习资料,旨在全面考察学生对最优化理论的理解及应用能力。该资料由填空题、大题(包括计算题和证明题)组成。 填空题主要测试学生对于基本概念的掌握程度,例如目标函数、约束条件等关键术语的理解与表述。为了应对这类题目,复习时应重点关注课本中的基础定义,并确保对每个概念都有清晰的认识。 六道大题则更加注重实际问题解决能力的考察,涵盖线性规划、非线性规划、动态规划及凸优化等多种类型的问题。计算题要求学生能够建立模型并选择合适的算法进行求解;证明题则需要展示逻辑推理能力和理论分析能力,如论证某个解是唯一最优解或验证某算法的收敛性。 复习时应特别关注课程中的核心章节和知识点,比如凸优化理论、梯度下降法、拉格朗日乘子法及KKT条件等。不仅要理解这些概念背后的理论背景,还需要熟练掌握相应的计算技巧,并能够灵活应用到实际问题中去。 此外,在备考过程中进行实战演练也非常重要。可以通过解答历年期末试题或模拟题来提高解题速度和准确性;同时了解各种优化算法的优缺点也有助于在考试时选择最适合的方法解决问题。 综上所述,为了顺利通过《大连理工最优化方法》这门课程的期末考试,学生需要全面复习基础知识、强化计算与分析能力,并掌握各类优化算法的应用技巧。通过深入理解和大量练习可以有效提升成绩并为未来的学术研究奠定坚实的基础。
  • 2022期期末考试手抄回忆版
    优质
    这段文档是大连理工大学在2022年春季学期为《最优化方法》课程准备的一份期末考试复习资料的手写笔记版本,旨在帮助学生通过回顾和整理知识点来更好地应对考试。 大连理工大学最优化方法2022年春季期末试卷手抄回忆版包括6个选择题和6道大题。题目描述大致记得,但具体的函数目标和约束条件已经忘记。选择题比较简单,而大题的计算结果较为复杂且涉及分数运算。
  • 2022西南交软件三下.rar
    优质
    这是一个包含2022年春季学期西南交通大学软件工程专业三年级学生课程作业内容的压缩文件。 软件工程是一门综合性极强的学科,涵盖了从需求分析到维护整个软件开发过程中的各个阶段。西南交通大学作为国内知名的高等教育机构,在其软件工程课程中对大三学生的要求既严谨又全面,旨在培养能够解决实际工程问题的专业人才。 在2022-1学期的软件工程项目作业中,学生们需要深入理解和实践以下几个关键知识点: 1. **需求工程**:这是软件开发的第一步。通过获取和分析用户需求,并制定详细的需求规格说明书,学生要学会使用工具如Use Case图、活动图等进行需求建模。 2. **软件设计**:包括架构设计和细节设计,学生们需要掌握常见的设计模式(例如工厂模式、单例模式)以及如何利用UML绘制类图和序列图来可视化设计方案。 3. **编程与实现**:根据所学的设计方案,学生需使用至少一种编程语言如Java或Python编写代码,并强调代码的规范性和可读性。 4. **版本控制**:在团队开发中,掌握Git等版本控制系统是必不可少的。这包括分支管理、合并冲突解决等方面的知识。 5. **测试**:涵盖单元测试、集成测试和系统测试等内容,学生需要学习如何编写有效的测试用例,并使用JUnit或PyTest进行自动化测试以确保软件质量。 6. **项目管理**:了解敏捷开发方法如Scrum或Kanban的原理与实践,包括迭代规划、任务分配及进度跟踪等技巧来提升团队协作效率。 7. **文档编写**:在软件开发过程中产生的各种文档(例如项目计划书、设计文档和用户手册)是评价项目质量的重要标准。学生需要掌握规范化的文档写作方法。 8. **软件质量保证**:学习有关软件质量模型及策略的知识,理解ISO 9001等质量管理框架,并了解如何通过审计来确保软件的质量水平。 9. **软件维护**:在软件生命周期的后期阶段,包括错误修复、性能优化和适应性修改等方面的工作也非常重要。学生应掌握这些技能以支持长期的产品发展需求。 本项目作业要求学生们不仅要有扎实的理论基础,还要具备实际操作能力,并能够将所学知识应用于解决具体问题中去。此外,在实践中注重团队合作与沟通技巧的提升也是十分重要的,这对于未来的职业生涯有着积极影响。
  • 2021《软件程》课程.pdf
    优质
    该文档是大连理工大学2021年春季学期《软件工程》课程的大作业资料,包含了课程实践项目的要求、规范及指导信息。 大连理工大学2021年春季《软件工程》课程大作业.pdf 由于文件名重复出现多次,在此仅列出一次以避免冗余: 大连理工大学在2021年的春季学期为学生提供了《软件工程》这门课的大作业,相关资料可能包含在这份PDF文档中。
  • 2022秋矩阵与数值分析课程
    优质
    本简介对应的大连理工大学于2022年秋季开设的《矩阵与数值分析》课程中的上机实践环节。该环节旨在通过编程解决实际问题,帮助学生深入理解和应用课堂理论知识,在实践中增强算法设计和实现能力。 大连理工大学2022年秋季学期矩阵与数值分析课程的上机作业内容丰富且具有挑战性。希望同学们能够积极完成并讨论第162页第四章课后习题中的第12(1)题、第16题,以及第216页第六章课后习题的第12题,共同探讨数值分析方法与应用的相关问题。