最优化问题

数学术语

最优化问题(optimization problem)在工程设计中的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计指标(目标)达到最优值。

概念
因此,最优化问题通常可以表示为以下的数学规划形式的问题。
对于一组可用列向量表示的变量,我们的目的是
式中的是“”的缩写,表示“在约束条件之下”。和是指目标函数取最大值或最小值。
因此,进行工程优化设计时,应将工程设计问题用上述形式表示成数学问题,再用最优化的方法求解。这项工作就是建立优化设计的数学模型
基本原理
设计变量与设计空间
式子中的是维实数空间(记为)中的一个向量,它由个分量组成。它是在最优化过程中变化而决定设计方案的量,即在最优化中需要进行选择的一组数值,称为设计变量向量。从几何上讲,每个变量向量就是以各变量分量为坐标轴的变量空间的一个点。当时,即只有一个变量分量,这个变量沿直线变化;当时,即只有两个变量分量时,这个变量向量的所有点组成一平面;而当时,组成立体空间。有三个以上变量分量时,则构成多维空间。设计空间的每一个设计变量向量对应于一个设计点,即对应于一个设计方案。设计空间包含了该项设计的所有可能方案。
目标函数
式子中的称为目标函数。它是设计变量向量的实值连续函数,通常还假定它有二阶连续偏导数。目标函数是比较可供选择的许多设计方案的依据,最优化的目的就是要使它取极值。在变量空间中,目标函数取某常值的所有点组成的面称为等值面。即它是使目标函数取同一常数值的点集:
当,即只有两个变量分量时为等值线。
等值面具有以下性质:
(1)有不同值的等值面之间不相交。因为目标函数是单值函数。
(2)除了极值点所在的等值面以外,不会在区域的内部中断。因为目标函数是连续函数。
(3)等值面稠密的地方,目标函数值变化得比较快;稀疏的地方变化得比较慢。
(4)一般地说,在极值点附近等值面近似地呈现为通信椭圆面族。
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