条件极值问题的求解与无约束条件的最值问题的求解方法相同.
错
举一反三
- 罚函数法是将有约束非线性规划问题转换成一系列无约束极值问题来求解的方法。()
- 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。
- 无约束优化的坐标轮换法属于直接法，它既可以求解无约束最优化问题，又可经适当处理后用于约束最优化问题的求解。（)
- 非线性约束规划问题有时也可通过一系列无约束最优化问题来求解。()
- 对于有约束条件的泛函极值问题，以下说法正确的是 A: 采用拉格朗日乘子法将无约束条件问题转化为有约束条件问题来解决 B: 采用拉格朗日乘子法将有约束条件问题转化为无约束条件问题来解决 C: 采用拉格朗日因子法将有约束条件问题转化为无约束条件问题来解决 D: 采用拉格朗日因子法将无约束条件问题转化为有约束条件问题来解决
内容
- 0
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
- 1
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
- 2
约束条件的函数极值问题有三种求解方法：() A: 约束条件消除法 B: Lagrange乘数法 C: 补偿法
- 3
Powell改进算法是一种（） A: 一维搜索方法 B: 处理约束问题的优化方法 C: 利用海森矩阵求解的无约束优化方法 D: 利用梯度求解的无约束优化方法
- 4
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。