1、第章经典最优化方法,内容介绍,微分学中求极值无约束最优化问题常用微分公式凸集与凸函数等式约束最优化问题不等式约束最优化问题变分学中求极值,微分学中求极值,一元函数的极值1.一元函数极值的求法与判别必要条件：设函数 在点 处具有导数，且在 处 取得极值，则该函数 在 处的导数 这里有个前提，即函数 在设计区间要连续可导。凡是满足上述的点都叫函数 的驻点。我们可知驻点并不完全是极值点，它还有拐点，当然，极值点必定是驻点。因此，还必须有判别函数极值的更充分条件。,微分学中求极值,微分学中求极值,微分学中求极值,二元函数的极值,微分学中求极值,微分学中求极值,微分学中求极值,(3)赫森矩阵（Hesse
2、）,无约束最优化问题,由上一节可知，对于无约束最优化问题，其数学模型中只有目标函数采用解析法求解，其求解过程可以归结为一下三个步骤： 1.令梯度g=0，解出各个驻点。 2.计算各驻点的矩阵 A,判断矩阵A正定或负定，得到相对应的极小点 或极大点； 3.计算极值。,常用微分公式,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,凸集与凸函数,等式约束最优化问题,等式约束最优化问题的数学模型式这里介绍两种比较常用的方法：消元法和拉格朗日乘子法。,等式约束最优化问题,等式约束最优化问题,等式约束最优化问题,等式约束最优化问题,不等式约束最优化问题,不等式约束的最优化问题的解析法与前面处理的基本思路相类似，也是构造一个包含原目标函数与约束函数的新目标函数。只是具体的构造方法不同，这里处理的也是二维问题 原问题的数学模型为引入一个松弛变量r,把约束条件改为等式约束，即,不等式约束最优化问题,等式约束最优化问题,变分学中求极值,变分学中求极值,谢谢！,
