罚函数法把约束优化问题转化为无约束优化问题的条件:
A: 不破坏原约束问题的约束条件。
B: 最优解必须为原约束问题的最优解。
A: 不破坏原约束问题的约束条件。
B: 最优解必须为原约束问题的最优解。
A,A,B
举一反三
- 求解非线性潮流的简化梯度法,先不考虑不等式约束,通过引入( ),可把有约束问题转化为无约束问题,从而把问题转化为等式约束问题求解,对于其不等式约束可引入( ),将有约束优化问题转化成一系列无约束最优化问题求解。 A: 拉格朗日乘子,罚函数乘子 B: 罚函数法,拉格朗日乘子 C: 拉格朗日乘子,拉格朗日乘子 D: 罚函数法,罚函数法
- 求解非线性潮流的简化梯度法,先不考虑不等式约束,通过引入(),可把有约束问题转化为无约束问题,从而把问题转化为等式约束问题求解,对于其不等式约束可引入(<br/>),将有约束优化问题转化成一系列无约束最优化问题求解。 A: 拉格朗日乘子,罚函数乘子 B: 罚函数法,拉格朗日乘子 C: 拉格朗日乘子,拉格朗日乘子 D: 罚函数法,罚函数法
- 对于一般的约束优化问题，原始问题的最优解一定小于等于 对偶问题的最优解。
- 罚函数法的基本思想是将约束最优化问题转化为无约束最优化问题再用为无约束最优化问题的方法求解。
- 外点惩罚函数法将惩罚函数定义在约束可行域之外，求解无约束问题的搜索过程是从可行域外部逼近原目标函数的约束最优解的。（)
内容
- 0
对于一般的约束优化问题，原始问题的最优解一定小于等于 对偶问题的最优解。 A: 正确 B: 错误
- 1
最优化问题的分类有（） A: 约束优化 B: 无约束优化 C: 等式约束条件 D: 半约束优化
- 2
优化问题按目标函数的性质和约束的性质分为无约束优化问题和有约束优化。
- 3
在约束优化问题的建模中，约束条件欠缺会导致（），约束条件过多会导致所求的解并非最优解。
- 4
某线性规划问题有最优解，其中某一约束条件为等式约束，则该约束对应的对偶变量( )。