A梯度法
BPowell法
C共轭梯度法
D变尺度法
优化设计一般包括两部分内容,首先是建立(),然后是在特定约束条件下求目标函数的极值或最优值问题。
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在无约束优化问题中,根据设计变量的多少,优化求优的搜索过程分为一维搜索和多维搜索,一维搜索方法有黄金分割法、二次插值法和切线法等,多维搜索方法有坐标轮换法、()、牛顿法和变尺度法等。
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标函数F(x)=x12+x22-x1x2,具有等式约束,其等式约束条件为h(x)=x1+x2-1=0,则目标函数的极小值为()。
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在设计空间内,目标函数值相等点的连线,对于四维以上问题,构成了()。
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在利用卡诺图对逻辑函数进行化简过程中,如果有约束项,化简时必须把所有约束项都利用完,才能得到最简表达式。
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切削用量优化模型的目标函数视优化目标不同,可以有多种形式,常见的有以下几种:按最高生产率标准评定的目标函数,按()标准评定的目标函数和按最大利润率标准评定的目标函数。
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利用约束项化简时,将全部约束项都画入卡诺图,可得到函数的最简形式。
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在利用/m卡诺图对有约束项的函数进行化简时,必须把所有的约束项用完。
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多维无约束优化有多种方法,()不属于其中的方法。
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