优化设计的数学基础
优化设计的数学基础
a11 a12 a11 0, a11 a12 a21 a22 0, , a21 a22 an1 an 2
a1n a2 n ann 0
即矩阵A的各阶主子式均大于零。当矩阵A为正定时,其对应的二次型 为正定二次型。 如果实二次型 XTAX 中的矩阵A的各阶主子式负、正相间(即所 有奇数阶主子式小于零,而所有偶数阶主子式大于零),即
■ 函数的泰勒近似展开式和黑塞矩阵 ■ 无约束优化问题的极值条件 ■ 凸函数与凸规划 ■
约束优化问题的极值条件
2.1 二次型与正定矩阵
在介绍优化方法时,常常是将二次型函数作为对象。其原因除了 二次型函数在工程优化问题中有较多的应用且比较简单之外,还因为 任何一个复杂的多元函数都可采用泰勒二次展开式做局部逼近,使复 杂函数简化为二次函数。因此,需要讨论有关二次型函数的问题。
A 称为二次型矩阵,因为 aij = aji ,所以 A =AT,称为对称矩阵,
因此二次型矩阵都是对称矩阵。
2. 正定矩阵
在采用泰勒二次近似展开式讨论函数的极值时,常要分析二次型 函数是否正定或负定。二次型的正定与负定的定义简述如下: 如果对于任意的非零向量 X = [x1, x2, …,xn]T,即x1,x2,…,xn 不全为零,若有 XTAX > 0,则称此二次型 f (X)=XTAX 是正定二次 型, 其对应的矩阵A 称为正定矩阵; 若有 XTAX ≥0,则称此二次型 f (X) = XTAX 为半正定二次型,并称 其相应的矩阵A为半正定矩阵; 若有XTAX < 0,则称此二次型 f (X)=XTAX 为负定二次型,其对应 的矩阵A为负定矩阵。 矩阵A的正定与负定的判别,可用矩阵A的各阶顺序主子式的正负 来判别。矩阵A的正定条件是:
a1n a2 n ann
现代设计方法课件PPT 第2章 优化设计的数学基础
3x2 6 6(x1 1)2 6x12 12x1 3x2
将 X (点 X (1) 的值相等。
重庆大学机械工程学院
5
现代设计方法——第2章 优化设计的数学基础
分析式(2-9)中的取值对方向导数 f ( X k) ) / S 影响,可知,在设计空间
中,凡是与梯度方向成锐角的方向函数值都增加;凡是与梯度方向成钝角的方
向函数值都减小;梯度 f (X ) 的方向为函数 f(X) 过 X (k) 点的等值线(或等值面)
的外法线方向。
Δ Δ Δ
x2
变化率为零的方向
下降方向
将代数式(2-6)写成矩阵形式,则有
f
(X (k) S
)
f
(X (k) x1
)
cos1
f
(X (k) x2
)
cos2
f ( X (k) )
x1
f ( X (k) ) cos1
x2
cos
2
f ( X (k) )
令
f ( X (k) )
x1
,
f ( X (k) )
S
cos1 cos2
当 X (k) 为函数的极小点时,有 f (X ) f (X (k) ) 0 ,故必有
[ X X (k) ]T 2 f ( X (k) )[ X X (k) ] 0
根据线性代数的二次型有关知识,上式说明函数的二阶导数矩阵必 须是正定的,这就是多元函数极小值的充分条件。故,多元函数在点 X (k) 取得极小值的充分必要条件是:函数在该点的梯度为零,海赛矩阵(二 阶导数矩阵)正定,即
求展开式的二次项
九年级数学优化设计答案人教版
九年级数学优化设计答案人教版九年级数学优化设计答案人教版:
一、数学基础知识
1、掌握基本的数学概念,如数、因数、倍数、约数、分数、
根式、平方根、立方根等;
2、掌握基本的数学运算,如加减乘除、乘方、开方、求和、
求积、求余数等;
3、掌握基本的数学表达式,如等式、不等式、函数、比例、
比值、比率等;
4、掌握基本的数学思维,如分析、推理、推断、归纳、概括、抽象、推导等;
5、掌握基本的数学解题方法,如分析法、比较法、推理法、
归纳法、概括法、抽象法、推导法等。
二、数学应用
1、掌握数学在实际生活中的应用,如购物、投资、财务管理、统计分析等;
2、掌握数学在科学技术中的应用,如科学计算、工程设计、
机器人技术等;
3、掌握数学在社会经济中的应用,如市场营销、经济分析、
社会调查等;
4、掌握数学在教育管理中的应用,如教学计划、教学评估、
教学研究等。
三、数学实践
1、组织学生参加数学竞赛,提高学生的数学素养;
2、开展数学实验,培养学生的实践能力;
3、开展数学游戏,激发学生的学习兴趣;
4、开展数学模拟,培养学生的分析思维;
5、开展数学讨论,培养学生的团队合作能力。
五年级优化设计上册
五年级优化设计上册是一本针对五年级学生的数学练习册,旨在帮助学生巩固和加深对数学知识的理解,提高数学应用能力和思维能力。
以下是五年级优化设计上册的一些主要内容:
1.数的认识:包括正数、负数、小数、分数、百分数等概念及其性质和运算。
2.数的运算:包括四则运算、简便运算、解方程等,以及运用所学知识解决
简单的实际问题。
3.图形与几何:包括图形的认识、图形的测量、图形的运动等,重点是平面
图形的面积和立体图形的体积。
4.统计与概率:包括数据的收集、整理、描述和分析,以及简单概率的计算。
5.数学广角:结合生活实际,通过有趣的问题和活动,引导学生运用数学思
维解决实际问题,提高数学素养。
在练习题的设置上,五年级优化设计上册注重题目的多样性和层次性,从基础题到提高题,逐步提高学生的解题能力。
同时,还注重题目的情境化和趣味性,让学生通过实际情境和有趣的问题,加深对数学知识的理解和应用。
使用五年级优化设计上册时,建议学生先复习所学知识,再独立完成练习题。
对于难度较大的题目,可以引导学生通过小组讨论、家长辅导等方式进行解决。
教师或家长也可以根据学生的实际情况,选择性地布置题目,有针对性地提高学生的数学能力。
同时,还需要关注学生的答题思路和解题方法,及时发现和纠正学生的错误思维和方法。
机械优化设计第二五讲讲课文档
现在十九页,总共五十二页。
目标函数是非凸函数(图 a),或可行域是非凸集(图 b):
g( p)
现在十七页,总共五十二页。
第二章 优化设计的数学基础
现在十八页,总共五十二页。
第二章 优化设计的数学基础
凸函数的基本性质:
若f(x)是定义在凸集D上的严格凸函数,则f(x)在D上的一个极小点, 也就
是全局最小点。 凸函数的线性组合仍然为凸函数。
设x(1), x(2)为凸函数 f(x)上的两个最小点,则其连线上的任意点也都是最小点。
偶数阶主子式都大于0; H是半正定矩阵的充要条件是它的所有主子式都大于等于0; H是半负定矩阵的充要条件是它的所有奇数阶主子式都小于等于0,并且它的
所有偶数阶主子式都大于等于0;
Hesse 矩阵的正定性: H(x*)正定, 是 x* 为全局极小值点的充分条件; H(x*)半正定, 是 x* 为局部极小值点的充分条件; H(x*)负定, 是 x* 为全局极大值点的充分条件; H(x*)半负定, 是 x* 为局部极大值点的充分条件。
凸性函数的判定(判别函数为凸函数的条件)
按梯度判断凸性:设f(x)是定义在凸集 D上具有连续一阶导数的函数,则f(x) 在D上为凸函数的充要条件是:对于任意的 x(1),x(2)∈D 都有
成立f ( 。x ( 2 ) ) f ( x ( 1 ) ) [ f ( x ( 1 ) ) T [ x ] ( 2 ) x ( 1 ) ]
2 0
0 2
x22
最优化_第2章 优化设计的数学基础
(0) (0) f ( x1(0) , x2 x2 ) f ( x1(0) , x2 ) f ( x) lim x2 X ( 0) x2 0 x2
分别表示沿坐标轴x1和x2方向在X (0)处的f(X)变化率。
§2.1
多元函数的导数与梯度
(0) (0) f x1(0) x1 , x2 x2 f x1(0) , x2 f lim d X ( 0 ) d 0 d (0) (0) (0) f x1 x1 , x2 f x1(0) , x2 x1 lim d 0 x1 d
n元函数极值充分条件:海塞矩阵为正定。
2 f 2 x 1 2 f x2 x1 (0) G( X ) 2 f xn x1
2 f xn x2
§2.4
凸集、凸函数与凸规划
f X f X*
函数f(X)在X*附近的一切X均满足不等式
2.二阶导数( Hessian矩阵)判断
Hessian矩阵G(X)在R上处处半正定。
(0) 1 (0) 2
X (0)
x2
§2.2
多元函数的泰勒展开
二元函数泰勒展开矩阵形式:
f x1 , x2 f X
(0)
f ( X
(0) T
1 ) X X TG ( X (0) )X 2
2 f x 2 1 其中: G ( X (0) ) 2 f x2 x1
2 2
2 5 5 5 1 5 1 5 5
f
X
(1)
26 3x 4 x1 x2 x |X ( 0 ) 5 2 5
2 1
优化设计基础PPT讲稿
其中,x1 x1 x10,x2 x2 x20
二元函数泰勒展开式的矩阵形式:
f
x
f
x0
f x1
f x2
x0
x1
x2
1 2
x1
2 f
x2
x12 2 f
x2x1
f
x0
f
T
1T
x0 x x G
x0
x …
2
2 f
x1x2 2 f x22
x0
例:设目标函数f (x)
f (x1, x2 ) 4
x12 x2 , 求点x0
[1
1]T 处沿
d1和d2两个方向的方向导数。
向量d1的方向为:1
2
,
4
向量d2的方向为:1
3
,2
6
第二章 优化设计的数学基础
第一节 多元函数的方向导数和梯度
f
梯度:二元函数f
(x1, x2 )在点x0处的梯度是f
优化设计基础课件
第二章 优化设计的数学基础
第一节 多元函数的方向导数和梯度
一个多元函数可用偏导数的概念来研究函数沿各坐标方向 的变化率。
二元函数的偏导数:
一个二元函数f (x1, x2 )在点x0 (x10 , x20 )处的偏导数是
f lim f x10 x1, x20 f x10 , x20
(x0 )
x1
f
x2
x0
f
x1
T
f
,
x2
x0
方向导数与梯度的关系: f f (x0 )T d f (x0 ) cos(f , d) d x0
二元函数f
(
x1,
x2
四年级上册数学优化设计
四年级上册数学优化设计一、设计背景数学是一门重要的学科,它涵盖了许多基础概念,如加减乘除、分数、小数、几何、代数等等。
四年级上册数学内容主要涉及加减法运算、几何图形和分数等知识。
对于学生来说,这些内容可能有些抽象和难以理解,需要老师通过巧妙的设计和优化,使学生更容易理解和掌握这些知识。
二、设计目标1.提高学生对加减法运算的理解和运用能力。
2.帮助学生对几何图形有更深入的理解和认识。
3.让学生能够掌握分数的基本概念和运算方法。
三、设计内容1.加减法运算为了提高学生对加减法运算的理解和运用能力,可以设计一些趣味性的练习和游戏。
比如,可以设计一个“加减法接力赛”游戏,让学生分成若干小组,每个小组派出一名代表完成一道加减法题目,正确答题后才可以传递接力棒给下一名学生,最终完成所有题目的小组获胜。
这样的设计既可以锻炼学生的计算能力,又可以增加学生的参与度和乐趣。
2.几何图形对于几何图形的理解,可以设计一些实际案例,让学生通过观察和思考来认识不同的几何图形。
比如,设计一个“找几何图形”活动,让学生在校园或家庭中找到不同形状的物体,并记录下来。
然后,让学生用这些物体拼凑出不同的几何图形,并对它们进行分类和比较,让学生在实践中更加深入地理解几何图形的特征和属性。
3.分数针对分数的学习,可以设计一些生活化的案例,让学生通过实际情境来认识分数。
比如,设计一个“分数商店”项目,让学生扮演商店老板,通过出售商品来让顾客得到一定数量的分数。
学生需要计算商品的价格和顾客购买的数量,然后通过分数计算来实现交易。
这样的设计既可以激发学生的兴趣,又可以帮助他们更好地理解分数的概念和运用方法。
四、设计方法1.利用游戏和活动来增加学生的参与度和乐趣,提高学习效果。
2.通过实际案例和情境来激发学生的兴趣和动手能力,加深对知识的理解和掌握。
3.结合课堂教学和课外活动,形成多种形式的教学设计,提高学生的学习兴趣和学习效果。
五、设计评价通过以上的设计和方法,能够有效提高学生对数学知识的理解和掌握,培养学生的数学思维和解决问题的能力,达到教学目标。
2优化设计的数学基础
第二章 优化设计的数学基础优化设计中绝大多数是多变量有约束的非线性规划问题,即是求解多变量非线性函数的极值问题。
由此可见,优化设计是建立在多元函数的极值理论基础上的,对于无约束优化问题为数学上的无条件极值问题,而对于约束优化问题则为数学上的条件极值问题。
本章主要叙述与此相关的数学基础知识。
第一节 函数的方向导数与梯度一、函数的方向导数一个二元函数()21,x x F 在点()02010,x x X 处的偏导数,即函数沿坐标轴方向的变化率定义为:而沿空间任一方向S 的变化率即方向导数为:方向导数与偏导数之间的数量关系为依此类推可知n维函数()n xxxF,,,21在空间一点()210,,,n xxxX沿S方向的方向导数为二、函数的梯度函数()XF在某点X的方向导数表明函数沿某一方向S的变化率。
—般函数在某一确定点沿不同方向的变化率是不同的。
为求得函数在某点X的方向导数为最大的方向,引入梯度的概念。
仍以二元函数()21,xxF为例进行讨论,将函数沿方向S的方向导数写成如下形式令:图2-1 二维空间中的方向图2-2 三维空间中的方向称为()21,xxF在点X处的梯度()XFgrad,而同时设S为单位向量于是方向导数可写为:此式表明,函数()XF沿S方向的方向导数等于向量()XF∇在S 方向上的投影。
且当()()1,cos=∇SXF,即向量()XF∇与S的方向相向时,向量()XF∇在S方向上的投影最大,其值为()XF∇。
这表明梯度()XF∇是函数()XF在点X处方向导数最大的方向,也就是导数变化率最大的方向。
上述梯度的定义和运算可以推广到n维函数中去,即对于n元函数()n xxxF,,,21,其梯度定义为由此可见,梯度是一个向量,梯度方向是函数具有最大变化率的方向。
即梯度()XF∇方向是函数()XF的最速上升方向,而负梯度()XF∇-方向则为函数()XF的最速下降方向。
例2-1求二元函数()2214xxFπ=X在[]T1,10=X点沿⎩⎨⎧===44211πθπθS和⎩⎨⎧===63212πθπθS的方向导数。
机械优化设计ppt课件第二章机械优化设计的数学基础
f(x)f(x(k))f(x(k))(xx(k))1f(x(k))(xx(k))2 2
f(x(k))f(x(k))x1f(x(k)) x2 2
二元函数f (x1,x2)的泰勒展开:
f(x1,x2)f(X(k))fx1(X(k))(x1x1(k))fx2(X(k))(x2x2(k))
1 2[fx12(X(k))(x1x1(k))22fx1x2(X(k))(x1x1(k))(x2x2(k))
f (X (k))
ds X (k ) min
df
f (X (k))
ds X (k ) max
精选课件ppt
11
所以,目标函数在某一点的最速下降方向为 负梯度方向
与负梯度方向成锐角的方向为目标函数 值的下降方向,成钝角的方向为目标函 数值的增加方向。
• 目标函数的梯度方向是目标函数等值线 (面)在同一点的法向矢量方向。
一个点集(或区域),如果连接其中任
意两点的线段都全部包含在该点集内,则 称该点集为凸集。否则,称为非凸集。
• 凸函数(见图2M10)
设函数f (X)定义域为凸集G,X(1)、X(2)
为凸集G上的任意两点,若函数f (X)在线段
X(1)X(2)上的函数值总小于或等于用f (X(1))及
f (X(2))作线性内插所得的值,则称函数f (X)
6
• 目标函数的等值线(面)
• 可计算函数与等值面
给定一组设计变量的值,就对应一个确
定的目标函数值f(X)=C,具有这种性质的 函数叫可计算函数。反之,给定目标函数 f(X)的值C,即f(X)=C,那么将有无限多个 设计点X使该式成立,这些设计点在n维设 计空间中将组成一个点集,称之为等值曲 面(三维空间)或等值超曲面(n>3),通 称等值面。在二维平面中为等值线。若给
优化设计_精品文档
现代设计方法
等值曲面:目标函数值相等的所有设计点的集合称为目
标函数的等值曲面。二维:等值线;三维:等值面;三
维以上:等超越面。
等高线
z
等值线族形象地反映了目 标函数值的变化规律,越 靠近极值点的等值线,表 示的目标函数值越小,其 分布也越密集。
等值线族
y
o
x
x*(中心极值点)
二维设计变量下的等值线
用性外,还要检查其可行性,即是否满足 gu (X ) 0 的约束条件,如果适用性和可行性兼备,再进行 下一次迭代,最终自然也能求得非常接近约束最 优点的近似最优点 X * 。
现代设计方法
综上所述,采用数值法进行迭代求优时,除了 选择初始点X (0)以外,如何确定迭代方向 S (k)和步长 (k)成为非常重要的环节,他们将直接决定着搜索的 效率、函数值逐步下降的稳定性和优化过程所需的 时间等。
f ( X (k1) ) f ( X (k) )
相对下降量准则:
f ( X (k1) ) f ( X (k) ) f ( X (k1) )
( f ( X ) (k1) 1)
现代设计方法
C. 梯度准则
根据迭代点的函数梯度达到足够小而建立的准 则,表示为
f ( X (k1) )
或
f x1
X X (3) X (4) *
S (2) S (3)
S (1) X (1)
X (2)
若不满足则改变步长, S (0)
X (0)
满足则进入下一步
x1
现代设计方法
X (k) ——第k个迭代点 S (k) ——从第k个迭代点出发寻找下一个迭代
点的搜索方向 (k) ——沿S (k)前进的步长
4 现代设计方法--优化设计
ADM
目录
第三章 平面问题有限元 3.1 平面问题基本方程及有限元矩阵方程 3.1.1 基本方程 3.1.2 有限元矩阵方程 3.2 三角形场应变单元 3.2.1 离散化 3.2.2 位移模式 3.2.3 应变 3.4 刚度矩阵 3.4.1 单元刚度矩阵 3.4.2 总体刚度矩阵的组装 3.4.3 总体位移向量 3.5 单元的等效节点力与总体载荷向量 3.5.1 单元的等效节点力 3.5.2 总体载荷向量
现代设计方法
——优化设计、有限元
Advanced Design Methods
——Design Optimization and Finite Element Method
江南大学 机械工程学院
1
ADM
目录
序论
第一部分 优化设计
第一章 优化设计的数学基础
1.1 矢量 1.2 矩阵 1.3 多元函数
目录
7
ADM
目录
第六章 杆件系统 第七章 薄板弯曲问题 第八章 结构动力学问题
8.1 结构动力学微分方程 8.2 结构动力学虚功方程 8.3 结构动力学有限元矩阵方程 8.4 结构自由振动有限元矩阵方程——模态分析
8
ADM
序论
现代设计方法的基本内容:
1. CAD 2. CAE——有限元分析* 3. 优化设计* 4. 可靠性设计 5. 逆向设计 6. 模块化设计 7. 设计专家系统 8. 价值工程 9. 虚拟设计 10. ……………
F(X0) 0
极值存在的充分条件:
DF
DX TF(X0 )
1 2
DX T H (X0 )DX
1 2
DX T H (X0 )DX
H(X0)正定, F(X0)为极小值;
第二章优化设计的数学基础
第二章优化设计的数学基础优化设计是指通过调整设计要素,使得设计达到最佳状态的过程。
在实际应用中,优化设计可以应用于各个领域,包括工程设计、经济决策、生产流程以及物流等等。
在进行优化设计时,我们需要依赖数学的基础知识和方法。
本文将介绍一些常用的数学基础,帮助我们更好地理解和应用优化设计。
首先,优化设计离不开数学模型的建立。
数学模型是对实际问题进行抽象和描述的工具。
它可以将实际问题转化为数学问题,从而进行具体的计算和推理。
常见的数学模型包括线性规划模型、非线性规划模型、整数规划模型等等。
通过建立数学模型,我们可以对设计进行量化和形式化的描述,为后续的优化设计提供依据。
其次,数学中的最优化理论也是优化设计的重要基础。
最优化理论主要研究如何在给定的约束条件下,找到使目标函数达到最优值的决策变量取值。
最优化问题可以分为无约束优化和约束优化两种情况。
无约束优化即在没有约束条件下寻求最优解,而约束优化则在给定一定约束条件下寻找最优解。
在实际的优化设计中,往往需要处理复杂的问题,例如多目标优化、多变量优化等等,并应用最优化理论来解决这些问题。
另外,数值方法是优化设计中不可或缺的工具。
数值方法通过使用数值计算的方法,对优化问题进行求解。
常见的数值方法有穷差法、梯度法、遗传算法等等。
这些方法通过迭代计算的方式,逐步接近最优解。
在实际中,由于优化问题的复杂性,往往难以找到解析解,因此数值方法的应用变得尤为重要。
最后,敏感性分析也是优化设计中的重要工具。
敏感性分析主要研究问题中各个因素对最优解的影响程度。
通过敏感性分析,我们可以了解到设计要素的重要性,从而进行针对性的调整和优化。
敏感性分析方法包括参数敏感性分析、目标函数敏感性分析等等。
通过敏感性分析,我们可以进一步了解设计问题,为优化设计提供实际的参考意见。
综上所述,数学是优化设计的基础。
通过数学模型的建立、最优化理论的应用、数值方法的求解以及敏感性分析的研究,我们能够更好地理解和应用优化设计。
优化设计数学基础
优化设计数学基础
在优化设计数学基础方面,可以从以下几个方面进行思考和实践:
1.培养数学思维能力:数学思维是一种解决问题的思维方式,培养良
好的数学思维能力对于理解和应用数学知识非常重要。
可以通过解决数学
问题、参加数学竞赛等方式培养数学思维能力,例如通过参加奥数培训班、自学数学原理、多动手实践等方法。
2.系统学习基础数学知识:数学基础知识包括数与运算、代数、几何、概率与统计等,可以通过系统学习来加深对这些知识的理解。
可以选择适
合自己的数学教材或者参加相关的数学学习班。
3.实践运用数学知识:数学不仅仅是一门理论学科,还有很广泛的应
用领域。
在优化设计中,数学知识的应用非常广泛。
例如在布局设计中,
可以运用几何知识来优化空间利用;在算法设计中,可以利用数学模型进
行效率优化等等。
因此,在学习数学的同时,要注重实践运用,将数学知
识与实际问题相结合。
4.多角度思考和解决问题:数学是一门逻辑严谨的学科,但在实际应
用中,问题往往是复杂多样的,需要灵活运用数学知识来解决。
可以多角
度思考问题,尝试不同的解法和角度来解决问题,提高解决问题的能力。
5.创新思维和实践:数学基础的优化设计需要不断的创新思维和实践。
可以通过参加数学建模竞赛、进行数学研究等方式培养创新思维和实践能力。
总之,数学基础对于优化设计至关重要,需要通过系统学习、实践运用、创新思维等方式来优化设计数学基础。
只有不断提高数学基础知识的
掌握和应用能力,才能在优化设计中取得更好的成果。
优化设计 第二章(基本概念)
( 0) (0) 其中: ∇f ( x ( 0) ) = ∂f ( x ) , ∂f ( x ) T
∂x1
∂x2
是 X(0)点的梯度。
s方向的单位向量: S = cos 2 α1 + cos 2 α 2 = 1 。
(k)),f(x)
总有一个定值c 与之对应;而当f(x)取定值 c 时,则有无限多个设计点 X(i)(x1(i), x2(i), …,xn(i) ) (i=1,2, … )与之对应,这些点集构成一个曲 面,称为等值面。 当 c 取c1,c2, …等 值时,就获得一族曲面 族,称为等值面族。 当f(x)是二维时,获 得一族等值线族; 当f(x)是三维时,获 得一族等值面族; 当f(x)大于三维时, 获得一族超等值面族。
它将设计空间分成两部分:满足约束条件 gu(X) ≤ 0 的部分和不满足约 束条件 gu(X) > 0 的部分。
设计可行域(简称为可行域) 对于一个优化问题,所有约束的约束面将组成一个复合的约束 曲面,包围了设计空间中满足所有约束条件的区域,称为设计 可行域 。 记作
=
{x
g u(x) ≤ 0 h v (x) = 0
第二章 优化问题的数学模型和基本概念
§2.1 优化设计的数学模型 §2.2 优化设计的三大要素 §2.3 优化设计的分类 §2.4 优化设计的数学基础 §2.5 优化设计的最优解及获得最优解的条件 §2.6 优化设计问题的数值迭代法及其收敛条件
§2.1 优化设计的数学模型
一. 机械优化设计方法解决实际问题的步骤
§2.2 优化设计的三大要素
《机械优化设计》第2章优化设计的数学基础
数在点x0处沿s方向的方向导数
f d
x0
f x1
x0
cos1
f x2
x0
c os 2
.......
f xn
x0
c os n
n
i 1
f xi
x0
c os i
6
2020年9月16日3时36分
2、二元函数的梯度
f d
x0
f x1
cos 1 +
x0
f x2
cos2
x0
f f
x1
,
x2
x0
cos1
5
5
5
新点 x1
该点函数值
2
x1
x0
e
0 1
51
5 5
1
2
5 1
5 5
5 5
f
( x1 )
3x12
4x1x2
x22
x1
26 5
2
5
13
2020年9月16日3时36分
常用梯度公式:
注意:梯度为向量
(1) f (X ) C(常数) f (X ) 0
(2) f (X ) bT X
cபைடு நூலகம்s
2
f
令
f
(x0 )
x1
f
x2
x0
f
x1
, f x2
T
x0
d
cos1
c
os
2
为函数F(x1,x2)
在x0点处的梯度
f d
x0
f (x0 )T d
f (x0 )
cos(f , d)
7
2020年9月16日3时36分
数学优化设计五年级上册参考答案2022
数学优化设计五年级上册参考答案2022 “数学优化设计”这门课程旨在教导学生如何通过查找最小(或最大)结果来实现对技术活动的有效优化。
它专注于培养学生的综合思维,使他们能够从多种可取的解决方案中挑选出最适合自身需求的解决方案。
本文为2022年数学优化设计五年级上册的参考答案提供一份完整的总结性参考,以供参考,希望对学生们有所帮助。
一、课程目标1、巩固和完善学生对数学推理、算术运算和函数解决问题的基本技能;2、培养学生积极思维、改进思维,熟练掌握优化设计的相关知识;3、培养学生能够掌握数学优化设计的实际技能。
二、教学内容1、数学基础:基础数学的基本概念,数学计算的基本原理,数量关系的分析和判断;2、函数:函数概念、函数性质、函数类型、函数的应用;3、数学优化:最优解的定义、最优解的特点、数学优化的基本原理、数学优化的实践应用;4、设计优化:寻优对象的分析、设计优化技术、实践运用技术。
三、教学方法1、启发式教学法:通过举例说明,通过提问引导学生进行思考,让学生利用自己的推理能力来得出结论;2、案例教学法:让学生通过分析实际问题来学习,让学生能够根据不同的实际问题分析出优化设计的结论;3、实践操作法:通过实际操作,让学生更加熟练掌握编程语言,从而锻炼学生的解决问题的能力;4、小组合作法:让学生分组合作,彼此讨论分享学习成果,提高学生的集体意识和团队精神。
四、参考书籍1、《数学优化设计》,王辉,清华大学出版社;2、《数学优化设计:理论与实践》,刘宇衡,高等教育出版社;3、《综合建模与优化设计》,吴鹏,电子工业出版社;4、《数学优化设计实践教程》,陈实,北京理工大学出版社;5、《数学优化设计理论》,王亦晨,机械工业出版社。
五、练习下面提供一系列练习题供学生参考,可以提高学生对本教程内容的理解:1、使用梯形法求函数y=3x3-9x2+12x-3在x=2处的最大值;2、使用模拟退火算法求解函数y=x3-9x2-24x+8在[3,4]区间上的最小值;3、求函数y=2x2+2x-2在[2,4]区间上的最小值及其对应的x值;4、求函数y=2x3+3x2+x在[-3,3]区间上的所有极值;5、已知给定的两个多项式f(x)和g(x),求它们的最小值以及其在此处的x值。
第三章优化设计数学基础
3.1.3函数的梯度和 文件 函数的梯度和m文件 函数的梯度和
求二维函数f(X)=(x1-2)2+x22在点 1=[2,2]T和点 2=[4,3]T梯度及 在点X 和点X 例3-1求二维函数 求二维函数 其模,并绘制函数等高线和过该两点的梯度及等高线的切线。 其模,并绘制函数等高线和过该两点的梯度及等高线的切线。 文件: 解:M文件: 文件
x1
3.1.3函数的梯度和 文件 函数的梯度和m文件 函数的梯度和
一、梯度表达式 1.一元函数 f (x) 一元函数
df ( x) f ( x) = dx f ( X ) f ( X ) T 2 =[ ] 2.二元函数xf (X )= ( x1 , x2 ) f (X ) f (x) = 6x 5 例如:f ( ) = 3x f 5x + 6 例如: 二元函数 x1 x2 2 x1 ) x2 ( 4x L + 5 例如: 例如: f ( X) = ( X+= 2f x1 ,1x2 ,2x2xn ) f 3.多元函数 多元函数 f ( X ) f ( X ) f ( X ) f ( X ) T f (X ) = [ x 2x1 4 … ] 1 xn f (X ) = x1 =x2 f ( X ) 2x2 2 x2
6x1 =
0
0
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0
2 f 2 f 2 f H(X)= 2 x2x1 x2 x2x3 2 f 2 f 2 f 2 x3x1 x3x2 x3
12x2/x3 -6x22/x32 -6x22/x32 4x23/x33
0
3.1.4函数的海赛矩阵和 文件 函数的海赛矩阵和m文件 函数的海赛矩阵和
二、正定矩阵
1、行列式各阶主子式大于零,为正定。 、行列式各阶主子式大于零,为正定。 2、行列式各阶主子式为相间的一负一正,海赛矩阵负定。 、行列式各阶主子式为相间的一负一正,海赛矩阵负定。 例:求f(X)=f(x1,x2)=x12+x22-4x1-2x2+5在驻点处海赛矩阵是 ( ) ( 在驻点处海赛矩阵是 否为正定。 否为正定。 f x 2x1 4 x1 2 0 先求梯度和驻点: 解:先求梯度和驻点:f (X) = 1 = =0 X = = f 2x2 2 x2 1 2 求驻点处海赛矩阵: 求驻点处海赛矩阵: x 2f 2f 2 x1 x1x2 2 0 = H(Xk ) = 2 2 0 2 f f 故H x x x2 2 2 1 (Xk) 2 f 判断正定性: ( 判断正定性:H(X0)的一阶主子式 : x2 = 2 > 0 为正 1 x 2 0 定矩 0)的二阶主子式 : H(X0 ) = =4>0 H(X ( 阵。 0 2