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1.1 基本概念 1.2 无约束极值问题 1.3 约束极值问题
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约束极值问题的最优性条件 一、约束极值问题 二、最优性条件
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第1节 最优性条件 第2节 二次规划 第3节 可行方向法 第4节 制约函数法
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深圳大学管理学院:《运筹学》课程教学资源(PPT课件讲稿)规划论(非线性规划)运筹学1类 高阶运筹学无约束极值问题
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约束极值问题的算法 一、惩罚函数法(suMT) 1.问题:minf(x) s.t.g(x)≥0i=1,…,m minf(x) s.t.g(x)≥0这里g(x)=(g1(x),…,gm(x) min f() S.t.x∈D D={x|g(x)≥0}:可行点集或可行解集
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1.1函数的极值 1.1.1无约束情况下的函数极值 y=f(m)在m=c处有极值时(<
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在现代经济管理中,有许多最优化问题属于多元函 数的极值和最值问题同一元函数类似,其最值也与其极 值有十分密切的联系;故以下以二元函数为例用多元函 数微分法先来讨论多元函数的极值,再讨论多元函数的 最值. 多元函数极值问题有两种基本类型(以二元函数为例) 类型I:讨论z=f(xy)的极值——无条件极值 类型Ⅱ:讨论z=f(xy)在约束条件(xy)=0下的极值 条件极值
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§7.1 无约束问题的极值问题 §7.2 约束极值问题的最优性条件
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§1 非线性规划 §2 无约束问题 §3 约束极值问题 §4 飞行管理问题
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第二章优化设计的数学基础 一、机械优化设计是建立在多元函数的极值理论基础上 二、无约束优化问题就是数学上的无条件极值问题 三、约束优化问题则是数学上的条件极值问题
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