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1混合法是用内点法处理不等式约束,用外点法处理等式约束( )。
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2对于目标函数和约束函数都是凸函数的情况, 符合K-T条件的点一定是全局最优点( )。
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3函数在某点的梯度不为零,则必与过该点的等值面垂直( )。
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4如果该函数的HESSEN矩阵为正定,则该函数不是凸函数( )。
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5牛顿法收敛很快,对于二次函数只需迭代一次便达到最优点,对非二次函数也能较快迭代到最优点( )。
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6机械优化设计基本上是线性的、有约束的最优化问题( )。
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7气温在人体正常体温的黄金分割点上23℃左右时,恰是人的身心最适度的温度( )。
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8搜索方向的构成问题乃是无约束优化方法的关键( )。
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9函数的等值面(线)是用来描述、研究函数的整体性质的( )。
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10由于各约束函数所表达的意义不同,使得各约束函数值在量级上相差很大。约束函数的尺度变换常称规格化,为改善数
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