基本思想 设法将约束问题求解转化为无约束问题求解． 具体说：根据约束的特点，构造某种惩罚函数， 然后把它加到目标函数中去，将约束问题的 求解化为一系列无约束问题的求解． 惩罚策略：企图违反约束的迭代点给予很大的 目标函数值．迫使一系列无约束问题的极小点或 者无限地靠近可行域，或者一直保持在可行域 内移动，直到收敛到极小点．

根据热轧工艺特点将板坯热轧批量计划编制问题归结为不确定旅行商数的多旅行商问题,建立了以生产成本最小化和产品质量最优化为主次目标且考虑加热区段能耗的生产调度数学模型,并采用遗传算法和禁忌搜索相结合的混合算法进行求解.基于实际生产数据的计算结果表明:该模型充分满足了现场热轧批量计划编制的需求,在轧制单元数最优的基础上,缩短了传搁时间,提高了热送热装率,优化了产品质量.与人机结合方式相比,本文模型的计算结果体现了更好的高产和节能效果

8.1 环境规划和系统最优化 8.2 线性规划的概念 8.3 图解法解二维线性规划问题 8.4 单纯形法解LP问题 8.5 对偶线性规划模型 8.6 Excel的规划求解 8.7 规划求解在大气污染控制中应用

本文介绍了约束最优化问题求解的惩罚函数法（SUMT调用Powell法）,附有程序框图及用ALGOL语言编制的过程。文中简要介绍了该方法的基本思想,对“惩罚”的实质和近似求解进行了分析,提出了Powell法的两个加速收（佥欠）的条件以及每一计算步骤的终止准则。文中还附有使用本过程的简要说明与计算实例

⚫ 背景知识 ⚫ 最优化问题举例 ⚫ 优化问题的数学模型及其分类 ⚫ 最优解与极值点 ⚫ 范数及其相关不等式 ⚫ 多元函数中值公式及其极值 ⚫ 二次函数

背景知识 最优化问题举例 优化问题的数学模型及其分类 最优解与极值点 范数及其相关不等式 多元函数中值公式及其极值 二次函数

吉林大学：《运筹学》课程电子教案（PPT课件）第八章 排队论 8.6 排队系统的最优化问题

6.1 Kuhn-Tucker 条件 6.2 既约梯度法 6.3 罚函数法

5.1 最优性条件 5.2 最速下降法 5.3 Newton法及其修正 5.4 共轭梯度法 5.5 变尺度法 5.6 直接算法

线性规划是最优化方法中理论完整、方法成 熟、应用广泛的一个重要分支. 线性规划问题的数学模型是将实际问题转化 为一组线性不等式或等式约束下求线性目标函数 的最小(大)值问题,它都可以化为如下标准(矩 阵)形式: