優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)_第1頁
優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)_第2頁
優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)_第3頁
優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)_第4頁
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關(guān)于優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)第一頁,共二十六頁,2022年,8月28日2.1

函數(shù)的方向?qū)?shù)與梯度一、函數(shù)的方向?qū)?shù)函數(shù)f(X)在點(diǎn)X0處沿S方向的方向?qū)?shù)定義為意義:函數(shù)在該點(diǎn)處沿給定方向的變化率。附圖第二頁,共二十六頁,2022年,8月28日二、函數(shù)的梯度方向?qū)?shù)的向量積形式令為函數(shù)在X點(diǎn)的梯度,包 含函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)信息。

第三頁,共二十六頁,2022年,8月28日梯度的意義:梯度方向是函數(shù)變化率最大的方向;梯度方向?yàn)榈戎得娴姆ň€方向。第四頁,共二十六頁,2022年,8月28日例2-1

求二元函數(shù)f(x1,x2)=x12+x22-4x1-2x2+5在X0=[2,2]處函數(shù)下降最快的方向。解:梯度方向是函數(shù)變化率最大的方向。負(fù)梯度方向則是函數(shù)下降最快的方向。第五頁,共二十六頁,2022年,8月28日2.2

函數(shù)的泰勒展開與海賽矩陣函數(shù)f(X)在X*點(diǎn)處的泰勒(Taylor)展開式其中海賽(Hessian)矩陣包含函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)信息。第六頁,共二十六頁,2022年,8月28日例2-2

求二元函數(shù)f(x1,x2)=x12+x22-4x1-2x2+5在X0=[2,2]處的海賽二階泰勒展開式。解:第七頁,共二十六頁,2022年,8月28日2.3凸集、凸函數(shù)、凸規(guī)劃

基本概念:局部極小點(diǎn):函數(shù)f(X)在X*附近的一切X均滿足不等式f(X)>f(X*),稱函數(shù)f(X)在X*處取得局部極小值,X*為局部極小點(diǎn)。全局極小點(diǎn):在整個(gè)可行域內(nèi)函數(shù)值的最小點(diǎn)。可行域內(nèi)可能存在兩個(gè)或兩個(gè)以上的局部極小點(diǎn),其中之一為全局極小點(diǎn)。第八頁,共二十六頁,2022年,8月28日一、凸集有 ,則D為凸集。凸集的性質(zhì):

1.若D為凸集,λ為實(shí)數(shù),則λD仍為凸集。(凸集的實(shí)數(shù)積為凸集)

2.若D、φ均為凸集,則二者的并集(和)為凸集。(凸集的和為凸集)

3.若D、φ均為凸集,則二者的交集(積)為凸集。(凸集的積為凸集)第九頁,共二十六頁,2022年,8月28日第十頁,共二十六頁,2022年,8月28日二、凸函數(shù)En的子集D為凸集,f為D上的函數(shù),恒有,則f為D上的凸函數(shù)。反之為凹函數(shù)。第十一頁,共二十六頁,2022年,8月28日凸函數(shù)的性質(zhì):1.設(shè)f為D上的凸函數(shù),λ為實(shí)數(shù),則λf為D上的凸函數(shù)。2.設(shè)f1,f2為D上的凸函數(shù),則f=f1+f2為D上的凸函數(shù)。3.若f在D一階可微,則對(duì),f為凸函數(shù)的充要條件:(見下圖)

4.若f在D二階可微,則對(duì),f為凸函數(shù)的充要條件:海賽矩陣半正定(若正定,嚴(yán)格凸函數(shù))。第十二頁,共二十六頁,2022年,8月28日第十三頁,共二十六頁,2022年,8月28日三、凸規(guī)劃

其中目標(biāo)函數(shù)、不等式約束均為凸函數(shù),則稱該問題為凸規(guī)劃。第十四頁,共二十六頁,2022年,8月28日凸規(guī)劃的性質(zhì):若給定一點(diǎn)X0,則集合為凸集。2.可行域D為凸集。3.任何局部最優(yōu)解即為全局最優(yōu)解。4.若目標(biāo)函數(shù)可微,則最優(yōu)解的充要條件:第十五頁,共二十六頁,2022年,8月28日2.4無約束優(yōu)化問題的極值條件

N維無約束極值問題1.在點(diǎn)X*處極值存在的必要條件:在點(diǎn)X*處梯度為零。2.在點(diǎn)X*處極值存在的充分條件:在點(diǎn)X*處海賽矩陣正定(極小點(diǎn)),或負(fù)定(極大點(diǎn))。第十六頁,共二十六頁,2022年,8月28日2.5約束優(yōu)化問題的極值條件

一、等式約束優(yōu)化問題——拉格朗日乘子法

構(gòu)造將等式約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題。在最優(yōu)點(diǎn)處第十七頁,共二十六頁,2022年,8月28日二、不等式約束優(yōu)化問題——

庫恩-塔克(Kuhn-Tucker

)條件1.一維不等式約束問題引入松弛變量a1,b1,使則該問題的拉格朗日函數(shù)第十八頁,共二十六頁,2022年,8月28日其極值條件必須滿足如圖的三種可能(1)左右約束均不起作用,即則(2)左約束起作用,即則(3)右約束起作用,即則第十九頁,共二十六頁,2022年,8月28日2.庫恩-塔克(Kuhn-Tucker)條件對(duì)優(yōu)化問題庫恩-塔克條件描述為即約束極小點(diǎn)存在的必要條件是:目標(biāo)函數(shù)在該點(diǎn)的梯度可表示為諸約束面梯度的線性組合的負(fù)值。第二十頁,共二十六頁,2022年,8月28日3.考慮等式約束的庫恩-塔克條件對(duì)于凸規(guī)劃問題,K-T條件是充要條件。對(duì)非凸規(guī)劃問題,到底是局部最優(yōu)點(diǎn)還是全域最優(yōu)點(diǎn)還需要進(jìn)一步討論確定。第二十一頁,共二十六頁,2022年,8月28日3.庫恩-塔克條件幾何意義約束極小點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)梯度向量的反方向必須落在諸約束面所構(gòu)成的錐角范圍之內(nèi)。第二十二頁,共二十六頁,2022年,8月28日例2-3

對(duì)于約束極值問題

試運(yùn)用K_T條件檢驗(yàn)點(diǎn)

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