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文档简介
第2章优化设计的基本知识和方法2.1优化设计的几何意义求n维设计变量目标函数的最小化问题,可以想像为在n+1维的坐标系内找出一个超曲面的最小值问题。
例2-1
二维约束优化问题目标函数等值线
二维目标函数令目标函数值等于一系列常数值时
则在设计平面上得到以点(2,0)为圆心,以为半径的一族同心圆。曲线族中某一条曲线上的各点都具有相同的目标函数值。
等值面(线)的形状及其分布规律,反映了目标函数的变化规律对于求目标函数极小化问题来说,愈靠近极值点的等值面(线)所代表的目标函数值愈小;在极值点附近的等值线呈现椭圆形状,其中心就是极值点;在等值线较稠密的部位,目标函数值变化愈迅速;如果目标函数的非线性程度愈严重,其等值线的形状就愈复杂,而且可能存在多个极值点。二维目标函数等值线形态分析无约束最优解和约束最优解
对于无约束最优化问题,最优点就是目标函数的极值点,实际上就是目标函数等值线的中心。对于约束最优化问题,最优点往往是目标函数等值超曲面与约束超曲面的一个切点,而且可能在两个以上约束超曲面的交集上。
2.1.2
局部最优解
和全域最优解
约束优化问题无约束优化问题对二维优化问题的几何描述例2-1
对二维优化问题进行几何描述。约束线、可行域、目标函数等值线、约束极值点教材习题2提示目标函数的等值线是以为圆心的同心圆族
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