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机械优化设计中的约束随机法

                          常用优化方法 ——约束随机法
                          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                                                                               
一、初始数据
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   设计变量个数     N = 2           不等式约束个数  KG = 2
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   随机方向个数   NSR = 4
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   初始步长        T0 = 0.01          收敛精度     EPS = 1E-7
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量初始点 X0:
			X[1]=-2
			X[2]=2
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量下界 BL:
			BL[1]=0
			BL[2]=0
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量上界 BU:
			BU[1]=3
			BU[2]=3
  -----------------------------------------------------------------------------
   初始点目标函数值 F(X0)= 6
  -----------------------------------------------------------------------------
   初始点处的不等约束函数值 G(X0):
				GX[1]= -1.000000E+00
				GX[2]= -1.000000E+00
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二、计算过程__数据
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   设计变量迭代点 X:                           迭代次数  ITE = 1
			X[1]= -1.993724E+00
			X[2]= 2.005120E+00
  -----------------------------------------------------------------------------
   目标函数值 F(X)= 4.83788667823616
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量迭代点 X:                           迭代次数  ITE = 10
			X[1]= 6.577216E-02
			X[2]= -2.998339E+00
  -----------------------------------------------------------------------------
   目标函数值 F(X)= -2.99407932318374
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三、优化结果__数据
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   迭代次数   ITE = 14         目标函数计算次数     IFX = 1446
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   设计变量最优点 X*:
			X[1]= 4.844046E-05
			X[2]= -3.000000E+00
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   最优值 F(X*)= -2.99999999702446
  -----------------------------------------------------------------------------
   最优点处的不等约束函数值 G(X*):
				GX[1]= -1.431669E-09
				GX[2]= -3.999952E+00
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