機械優(yōu)化設計(第二章)-全文預覽
【正文】 第五節(jié) 等式約束優(yōu)化問題的極值條件 第五節(jié) 等式約束優(yōu)化問題的極值條件 第五節(jié) 等式約束優(yōu)化問題的極值條件 二、 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法是求解等式約束優(yōu)化問題的另一種經(jīng)典方法，它是通過增加變量將等式約束優(yōu)化問題變成無約束優(yōu)化問題。當 β=2時，如圖 29中的左圖所示。 第三節(jié) 無約束優(yōu)化問題的極值條件 即對 例 23 求函數(shù) f(x1， x2)=x21+x224x12x2+5的極值。為了便于學習以后各章所列舉的優(yōu)化方法，有必要先對極值理論作概略地研究。機械優(yōu)化設計 主編 孫靖民 第二章 第一節(jié) 多元函數(shù)的方向導數(shù)與梯度 第二節(jié) 多元函數(shù)的泰勒展開 第三節(jié) 無約束優(yōu)化問題的極值條件 第四節(jié) 凸集、凸函數(shù)與凸規(guī)劃 第五節(jié) 等式約束優(yōu)化問題的極值條件 優(yōu)化設計的數(shù)學基礎 在前一章“優(yōu)化設計概述”中，我們可以看到，機械優(yōu)化設計問題一般是非線性規(guī)劃問題，實質上是多元非線性函數(shù)的極小化問題。微分學中所研究的極值問題僅限于等式條件極值，很少涉及
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