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。
举一反三
- 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。
- 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
- 拉格朗日乘子法是求解等式约束优化问题的另一种经典方法，它是通过减少变量将等式约束优化问题变成无约束优化问题。所以又称作升维法。
- 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。