最优化问题 解的特点 问题转化 迭代法

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第5章 无约束最优化方法

电子科技大学：《最优化理论与应用 Optimization Theory and Applications》课程教学资源（教学案例）约束最优化方法（外点罚函数法）

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第4章 最优化搜索算法的结构与一维搜索

梯度法和共轭梯度法 1.无约束最优化问题 2.梯度法 3.共轭梯度法

一阶必要条件 定理1:若(1)x*是等式约束问题的局部最优解; (2)f(x)与c(x)(i=1,2,)在x的某邻域内连续可微; (3)c,(x)(i=1,2,)线性无关;

一个复杂系统往往要受诸多因素的影响,而这 些因素又要受到一定的限制。最优化就是在一定约 束下,如何选取这些因素的值,使某项(或某些) 指标达到最优的一门学科。它包括数学规划、决策 分析、最优控制等等。 最优化方法在经济、军事、科技等领域内都有 广泛的应用

(一)序言 概念: 育种规划最优化 根据特定的育种目标,制定出在多项育种措施 上具有不同强度的候选育种方案,通过育种成 效标准,如综合遗传进展、育种效益等,进行 综合评估,应用系统工程的方法,科学有效地 配置资源、技术、方法和措施,筛选出“最优 化”(optimization)育种方案

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

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